شخصی سازی آموزش با تحلیل داده

فناوری های نوین، به ویژه توانایی های گسترده در جمع آوری، ذخیره سازی و پردازش حجم عظیمی از داده ها، پارادایم های سنتی آموزش را به چالش کشیده اند. در این میان، «شخصی سازی آموزش» (Personalized Education) به عنوان یک رویکرد تحول آفرین مطرح شده است که هدف آن تطبیق محتوا، روش ها، سرعت و محیط یادگیری با نیازها، توانمندی ها، علایق و سبک یادگیری هر دانش آموز یا دانشجو است. هسته اصلی این تحول، بهره گیری استراتژیک از «تحلیل داده» (Data Analytics) است. این مقاله علمی-تحلیلی با هدف بررسی جامع ابعاد نظری، کاربردی، مزایا، چالش ها و ملاحظات اخلاقی شخصی سازی آموزش مبتنی بر تحلیل داده تدوین شده است. ما به بررسی چگونگی استفاده از داده های یادگیری (Learning Data)، ابزارهای تحلیلی مورد نیاز، و تاثیر این رویکرد بر بهبود نتایج یادگیری، افزایش مشارکت و کاهش ترک تحصیل می پردازیم. همچنین، موانع پیاده سازی این مدل در نظام های آموزشی، از جمله مسائل مربوط به حریم خصوصی، سوگیری الگوریتمی و نیاز به توسعه زیرساخت های فنی و ظرفیت های انسانی، مورد بحث قرار خواهد گرفت. در نهایت، مسیرهای آینده پژوهی در این حوزه، با تاکید بر هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، ترسیم می شود.

کلیدواژه ها:

کلمات کلیدی: شخصی سازی آموزش ، تحلیل داده های آموزشی ، یادگیری سازگار ، یادگیری الکترونیکی ، داده کاوی آموزشی ، هوش مصنوعی در آموزش.