تشخیص خودکار نقاط ضعف دانش آموزان با هوش مصنوعی

پیشرفت های اخیر در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، تحولات چشمگیری در نظام های آموزشی ایجاد کرده است. یکی از کاربردهای مهم این فناوری ها، تشخیص خودکار نقاط ضعف دانش آموزان به منظور بهبود فرایند یاددهی–یادگیری و ارائه آموزش شخصی سازی شده است. هدف این مقاله مروری، بررسی و تحلیل پژوهش های انجام شده در زمینه شناسایی نقاط ضعف دانشی و مهارتی دانش آموزان با استفاده از روش های مبتنی بر هوش مصنوعی است. در این مطالعه، رویکردهای مختلفی از جمله سیستم های توصیه گر آموزشی، مدل های یادگیری عمیق، تحلیل داده های آموزشی، ردیابی دانش (Knowledge Tracing) و پردازش زبان طبیعی مورد بررسی قرار گرفته اند. همچنین مزایا، چالش ها و محدودیت های این روش ها از منظر دقت تشخیص، مقیاس پذیری، تفسیرپذیری مدل ها و ملاحظات اخلاقی تحلیل شده است. نتایج این مرور نشان می دهد که استفاده از هوش مصنوعی می تواند نقش موثری در تشخیص دقیق و به موقع نقاط ضعف دانش آموزان ایفا کند، هرچند چالش هایی نظیر کیفیت داده ها، حفظ حریم خصوصی و نیاز به تبیین پذیری مدل ها همچنان پابرجاست. در پایان، مسیرهای پژوهشی آینده و پیشنهادهایی برای به کارگیری موثر این فناوری ها در نظام های آموزشی ارائه می شود.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، نقاط ضعف دانش آموزان ، تحلیل داده های آموزشی