هوش مصنوعی و کاهش افت تحصیلی در مدارس: رویکردی تحلیلی و راهبردی

افت تحصیلی (Academic Underachievement) یکی از چالش های پایدار و چندوجهی نظام های آموزشی در سراسر جهان است که پیامدهای فردی، اجتماعی و اقتصادی گسترده ای به همراه دارد. این پدیده صرفا به نمرات پایین محدود نمی شود، بلکه شامل عدم مشارکت فعال، ترک تحصیل زودهنگام و عدم دستیابی به اهداف یادگیری تعیین شده است. در سال های اخیر، ظهور و نفوذ فناوری های نوین، به ویژه هوش مصنوعی (AI)، فرصت های بی سابقه ای را برای مواجهه ریشه ای با این معضل فراهم آورده است. این مقاله علمی-پژوهشی با هدف بررسی مکانیسم ها و راهبردهای به کارگیری هوش مصنوعی در تشخیص، پیشگیری و مداخله موثر بر افت تحصیلی در محیط های مدرسه ای تدوین شده است. چارچوب نظری مقاله بر تلفیق یادگیری شخصی سازی شده، تحلیل پیش بینانه داده های آموزشی و سیستم های توصیه گر استوار است. کاربردهای عملی AI شامل شناسایی زودهنگام دانش آموزان در معرض خطر با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین، ارائه مسیرهای یادگیری تطبیقی بر اساس نیازهای شناختی منحصربه فرد، و ابزارهای بازخورد هوشمند برای بهبود فرایند ارزشیابی تکوینی است. علیرغم پتانسیل های چشمگیر در افزایش عدالت آموزشی و ارتقاء انگیزه درونی دانش آموزان، به کارگیری این فناوری مستلزم مدیریت دقیق چالش هایی نظیر حفظ حریم خصوصی داده ها، خطر تشدید نابرابری دیجیتال، و نیاز به بازتعریف نقش حرفه ای معلمان است. نتیجه گیری مقاله بر لزوم توسعه مدل های بومی و اخلاقی هوش مصنوعی در آموزش تاکید دارد تا این فناوری به عنوان یک ابزار توانمندساز، در جهت دستیابی به اهداف یادگیری فراگیر و باکیفیت عمل نماید.

کلیدواژه ها:

افت تحصیلی ، هوش مصنوعی در آموزش ، یادگیری شخصی سازی شده ، تحلیل پیش بینانه ، ارزشیابی هوشمند ، عدالت آموزشی.