کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل و بهبود تجربه یادگیری دانش آموزان

با پیشرفت های گسترده فناوری های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین به عنوان یکی از مولفه های کلیدی تحول آموزشی مطرح شده است. این فناوری توانسته است امکان جمع آوری، تحلیل و پردازش حجم عظیمی از داده های یادگیری دانش آموزان را فراهم کند و در نتیجه، قابلیت ارائه بازخوردهای شخصی سازی شده، شناسایی نقاط قوت و ضعف، و بهبود تجربه یادگیری به شکل هوشمندانه را ایجاد نماید. پژوهش های اخیر نشان می دهند که کاربرد یادگیری ماشین در محیط های آموزشی، علاوه بر افزایش دقت ارزیابی عملکرد، موجب ارتقای انگیزش، افزایش تعامل و تقویت یادگیری فعال دانش آموزان می شود. الگوریتم های یادگیری ماشین با تحلیل رفتارهای یادگیری، الگوهای خطا و مسیرهای پیشرفت دانش آموزان، می توانند توصیه های هوشمندانه ای ارائه دهند که هم برای معلمان در طراحی فعالیت های آموزشی و هم برای دانش آموزان در مدیریت یادگیری فردی مفید است. با این حال، استفاده از یادگیری ماشین در آموزش با چالش هایی نظیر مسائل اخلاقی، حریم خصوصی، سوگیری داده ها و نیاز به زیرساخت های فناورانه مواجه است. این مقاله مروری با بررسی مطالعات داخلی و بین المللی، نقش یادگیری ماشین در تحلیل داده های آموزشی و بهبود تجربه یادگیری دانش آموزان را شناسایی و تحلیل می کند و چشم اندازی از فرصت ها و محدودیت های این فناوری در آموزش ارائه می دهد.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، تجربه یادگیری ، شخصی سازی آموزش ، تحلیل داده های آموزشی ، بازخورد هوشمند ، یادگیری فعال ، بهبود عملکرد دانش آموزان.