هوش مصنوعی و کاهش افت تحصیلی در مدارس

افت تحصیلی به عنوان یک پدیده چندوجهی و چالش برانگیز در نظام های آموزشی، همواره مورد توجه پژوهشگران و سیاست گذاران بوده است. این معضل، نه تنها بر عملکرد فردی دانش آموزان، بلکه بر سرمایه انسانی و توسعه اجتماعی تاثیرات منفی عمیقی بر جای می گذارد. در دهه اخیر، ظهور و گسترش فناوری های هوش مصنوعی (AI) فرصت های بی سابقه ای را برای شناسایی، پیش بینی و مداخله موثر در فرآیند یادگیری فراهم آورده است. این مقاله با هدف بررسی نقش تحلیلی و عملیاتی هوش مصنوعی در کاهش افت تحصیلی در محیط های مدارس تدوین شده است. ما ابتدا مفهوم افت تحصیلی و عوامل ساختاری و فردی موثر بر آن را تبیین می کنیم، سپس قابلیت های هوش مصنوعی در حوزه هایی نظیر تحلیل داده های یادگیری (Learning Analytics)، شخصی سازی محتوا و مسیرهای آموزشی، و تشخیص زودهنگام الگوهای شکست تحصیلی را مورد واکاوی قرار می دهیم. همچنین، نقش حیاتی معلمان در تلفیق این ابزارها و ملاحظات اخلاقی پیرامون حریم خصوصی داده ها و سوگیری های الگوریتمی مورد بحث قرار می گیرد. نتایج نشان می دهد که هوش مصنوعی با ارائه بینش های دقیق و مداخله های به موقع، پتانسیل بالایی برای تبدیل پارادایم آموزش جمعی به سمت رویکردهای یادگیری انفرادی و موثر دارد، مشروط بر آنکه با رویکردی انتقادی و مدیریتی همراه شود.

کلیدواژه ها:

افت تحصیلی ، هوش مصنوعی ، یادگیری شخصی سازی شده ، تحلیل داده های یادگیری ، مداخلات آموزشی