کاربرد یادگیری ماشینی در سنجش پیشرفت تحصیلی دانش آموزان

با پیشرفت فناوری و گسترش داده های آموزشی، سنجش پیشرفت تحصیلی دانش آموزان از شیوه های سنتی به سمت روش های هوشمند و مبتنی بر داده تغییر یافته است. یادگیری ماشینی به عنوان شاخه ای از هوش مصنوعی، توانایی تحلیل داده های پیچیده آموزشی و پیش بینی عملکرد دانش آموزان را فراهم می آورد. این روش ها می توانند الگوهای پنهان در رفتارهای یادگیری، حضور در کلاس، نتایج آزمون ها و تعاملات دانش آموزان را شناسایی کنند. الگوریتم های مختلف یادگیری ماشینی از جمله شبکه های عصبی، درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان و الگوریتم های خوشه بندی، برای مدل سازی روند یادگیری دانش آموزان کاربرد دارند. این مدل ها قادرند نمرات آینده، نقاط ضعف و قوت و نیازهای آموزشی فردی را پیش بینی کنند.یکی از مزایای کلیدی استفاده از یادگیری ماشینی، شخصی سازی فرآیند یاددهی است؛ به طوری که معلمان می توانند برنامه های آموزشی متناسب با هر دانش آموز ارائه دهند. همچنین این روش ها امکان شناسایی دانش آموزان در معرض خطر عقب ماندگی تحصیلی را فراهم کرده و به مداخلات به موقع کمک می کنند. داده های جمع آوری شده شامل نمرات آزمون، میزان مشارکت در کلاس، فعالیت های آنلاین، و حتی تعاملات اجتماعی دانش آموزان است. تحلیل این داده ها با الگوریتم های یادگیری ماشینی می تواند الگوهای پیچیده و غیرقابل تشخیص برای تحلیل انسانی را آشکار سازد.

کلیدواژه ها:

تحصیل ، دانش اموزان ، شناسایی ، داده ، الگوریتم ، یادگیری .