تحلیل داده های آموزشی برای شناسایی الگوهای یادگیری پنهان

تحلیل داده های آموزشی به عنوان یک رویکرد نوین در حوزه آموزش و یادگیری، نقش مهمی در شناسایی الگوهای پنهان یادگیری و بهبود فرآیندهای آموزشی ایفا می کند. با گسترش فناوری های اطلاعات و یادگیری دیجیتال، حجم عظیمی از داده های مرتبط با رفتار یادگیرندگان، تعاملات آموزشی و عملکرد تحصیلی تولید می شود که می توان از طریق تحلیل های پیشرفته و الگوریتم های یادگیری ماشین، الگوها و روندهای پنهان را استخراج نمود. این الگوها می توانند شناخت عمیق تری از سبک ها، نقاط قوت و ضعف یادگیرندگان و مسیرهای بهینه یادگیری ارائه دهند و به تصمیم گیری های مبتنی بر داده در طراحی محتوا و استراتژی های آموزشی کمک کنند. پژوهش های اخیر نشان می دهند که بهره گیری از تحلیل داده های آموزشی نه تنها موجب افزایش اثربخشی آموزش، ارتقای انگیزش و مشارکت یادگیرندگان می شود، بلکه امکان پیش بینی موفقیت تحصیلی، شناسایی دانش آموزان در معرض خطر و شخصی سازی یادگیری را نیز فراهم می آورد. این مقاله با رویکرد مروری، به بررسی مدل ها، روش ها، ابزارها و دستاوردهای تحلیل داده های آموزشی و کاربرد آن ها در شناسایی الگوهای یادگیری پنهان پرداخته و چالش ها و فرصت های پیش رو در این حوزه را تحلیل می کند.

کلیدواژه ها:

تحلیل داده های آموزشی ، یادگیری پنهان ، الگوریتم های داده کاوی ، یادگیری ماشینی ، شخصی سازی یادگیری ، پیش بینی عملکرد تحصیلی ، آموزش مبتنی بر داده