تحلیل نقش داده کاوی آموزشی در استخراج الگوهای یادگیری دانش آموزان و استفاده از آن برای طراحی برنامه های درسی موثر و به روز

در عصر انفجار اطلاعات و گسترش فناوری های دیجیتال در آموزش، حجم عظیمی از داده های آموزشی در سامانه های مدیریت یادگیری، بانک های سوالات، پلتفرم های ارزیابی و سایر منابع دیجیتالی تولید و ذخیره می شود. داده کاوی آموزشی (EDM) به عنوان حوزه ای میان رشته ای از علوم رایانه و آموزش، با به کارگیری تکنیک های یادگیری ماشین و آمار پیشرفته، به استخراج الگوها، روندها و بینش های معنادار از این داده های خام می پردازد. هدف این مقاله، تحلیل نقش داده کاوی آموزشی در استخراج الگوهای یادگیری دانش آموزان و استفاده از آن برای طراحی برنامه های درسی موثر و به روز است. روش پژوهش حاضر، مروری نظام مند بر مطالعات نظری و تجربی معتبر در پایگاه های علمی داخلی و بین المللی است. یافته ها نشان می دهد که داده کاوی آموزشی می تواند با تحلیل داده هایی نظیر لاگ های تعامل دانش آموزان، الگوهای پاسخ به سوالات، زمان صرف شده بر روی تکالیف، و نتایج ارزیابی های مستمر، الگوهای پنهان و ارزشمندی همچون سبک های یادگیری غالب، نقاط ضعف و قوت مشترک، مسیرهای یادگیری موفق، و نشانه های اولیه شکست تحصیلی را آشکار کند. این بینش های مبتنی بر شواهد، به طراحان برنامه درسی و معلمان این امکان را می دهد تا به جای تکیه بر حدس و شهود، برنامه های درسی شخصی سازی شده، مواد آموزشی هدفمند و مداخلات به موقع را طراحی کنند. در سطح کلان، تحلیل داده های جمع شده از یک سیستم آموزشی می تواند کارایی محتوای درسی موجود را ارزیابی کرده و نیاز به بازنگری، به روزرسانی یا تغییر ترتیب ارائه مفاهیم را مشخص نماید. با این حال، چالش هایی از جمله مسائل اخلاقی و حریم خصوصی، نیاز به زیرساخت فنی و نیروی متخصص، و تفسیر صحیح یافته های داده کاوی در بافت آموزشی وجود دارد. این پژوهش نتیجه می گیرد که داده کاوی آموزشی پتانسیل آن را دارد که طراحی برنامه درسی را از یک فرآیند ایستا و تجویزی به یک فرآیند پویا، پاسخگو و مبتنی بر شواهد تبدیل کند و در نهایت منجر به افزایش کیفیت و اثر بخشی آموزش گردد.

کلیدواژه ها:

داده کاوی آموزشی ، الگوهای یادگیری ، طراحی برنامه درسی ، شخصی سازی آموزش ، یادگیری ماشین ، تحلیل یادگیری.