الگوریتم های پیش بینی رفتار دانش آموز در کلاس های آنلاین با هوش مصنوعی

با توسعه سریع فناوری های آموزشی و گسترش کلاس های آنلاین، پیش بینی رفتار دانش آموزان در محیط های مجازی به یک نیاز اساسی برای بهبود کیفیت یادگیری، افزایش مشارکت و ارتقای اثربخشی آموزشی تبدیل شده است. هوش مصنوعی با ارائه الگوریتم های پیشرفته، امکان تحلیل داده های رفتاری، شناخت الگوهای یادگیری و پیش بینی رفتار دانش آموزان را فراهم می آورد. الگوریتم های یادگیری ماشین و شبکه های عصبی عمیق، با استفاده از داده های جمع آوری شده از تعاملات دانش آموزان، زمان حضور در کلاس، مشارکت در فعالیت ها، پاسخ به پرسش ها و سایر شاخص های رفتاری، قادر به شناسایی الگوهای رفتاری و ارائه بازخوردهای شخصی سازی شده هستند. این پژوهش مروری، ضمن بررسی مفاهیم بنیادی پیش بینی رفتار دانش آموز و اهمیت آن در آموزش آنلاین، انواع الگوریتم های مورد استفاده در این حوزه، مزایا و محدودیت های هر الگوریتم و کاربردهای عملی آن ها را تحلیل می کند. نتایج حاصل نشان می دهد که الگوریتم های پیش بینی رفتار دانش آموز با هوش مصنوعی می توانند موجب افزایش مشارکت، کاهش ریزش دانش آموزان، ارتقای انگیزش و بهبود فرآیند تصمیم گیری آموزشی در محیط های آنلاین شوند، اما چالش هایی مانند حفاظت از حریم خصوصی، کیفیت داده ها و نیاز به چارچوب های میان رشته ای هنوز نیازمند توجه جدی پژوهشگران است. این مقاله با مرور نظام مند مطالعات انجام شده، راهکارهایی برای توسعه الگوریتم های پیش بینی دقیق تر و طراحی محیط های یادگیری هوشمندتر ارائه می دهد.

کلیدواژه ها:

پیش بینی رفتار دانش آموز ، کلاس های آنلاین ، هوش مصنوعی ، الگوریتم یادگیری ماشین ، شبکه های عصبی عمیق ، یادگیری شخصی سازی شده.