یادگیری شخصی سازی شده مبتنی بر داده: استفاده از ابزارهای تحلیلی برای ارتقاء نتایج یادگیری

در عصر دیجیتال کنونی، آموزش به سمت شخصی سازی و انطباق با نیازهای منحصر به فرد یادگیرندگان در حرکت است. رویکردهای سنتی «یک سایز برای همه» دیگر پاسخگوی تنوع سبک های یادگیری، پیش زمینه های دانشی و سرعت یادگیری افراد نیستند. یادگیری شخصی سازی شده مبتنی بر داده (Data-Driven Personalized Learning) به عنوان یک پارادایم نوین، با بهره گیری از کلان داده ها (Big Data) و ابزارهای تحلیلی یادگیری (Learning Analytics)، امکان شناسایی دقیق الگوهای رفتاری و شناختی فراگیران را فراهم می آورد. این مقاله به بررسی عمیق نقش داده ها در طراحی مسیرهای یادگیری منحصر به فرد، معرفی ابزارهای تحلیلی پیشرفته، و تاثیر آن ها بر ارتقاء نتایج یادگیری می پردازد. با مرور ادبیات پژوهشی و بررسی چالش های پیاده سازی، نشان می دهیم که چگونه تحلیل های توصیفی، تشخیصی، پیش بینانه و تجویزی می توانند محیط های آموزشی را متحول کنند. همچنین به نقش هوش مصنوعی و سیستم های تطبیقی در این فرآیند اشاره می شود. یافته ها حاکی از آن است که استفاده هوشمندانه از داده ها نه تنها درگیری تحصیلی و انگیزه را افزایش می دهد، بلکه با ارائه بازخوردهای بهنگام، نرخ افت تحصیلی را کاهش داده و یادگیری عمیق را تسهیل می کند.

کلیدواژه ها:

کلمات کلیدی:یادگیری شخصی سازی شده ، تحلیل یادگیری (Learning Analytics) ، داده کاوی آموزشی ، هوش مصنوعی در آموزش ، سیستم های تطبیقی ، کلان داده ، ارزیابی تکوینی ، تکنولوژی آموزشی.