شخصی سازی مسیر یادگیری با داده کاوی

در عصر حاضر، حجم عظیمی از داده های آموزشی در سامانه های مدیریت یادگیری (LMS) و پلتفرم های آموزش الکترونیکی تولید می شود. تحلیل این داده ها با استفاده از تکنیک های داده کاوی آموزشی (EDM)، افق های جدیدی را برای بهبود کیفیت یادگیری گشوده است. یکی از مهم ترین کاربردهای این فناوری، «شخصی سازی مسیر یادگیری» است که به معنای تطبیق محتوا، سرعت و روش آموزش با نیازها، علایق و سطح دانش منحصر به فرد هر یادگیرنده می باشد. این مقاله با هدف بررسی جامع نقش داده کاوی در شخصی سازی مسیرهای یادگیری تدوین شده است. در این راستا، ابتدا مفاهیم پایه و اهمیت شخصی سازی بررسی شده، سپس تکنیک های مختلف داده کاوی نظیر خوشه بندی، طبقه بندی و قوانین انجمنی در این حوزه تشریح می گردند. چالش های پیاده سازی، نقش سیستم های توصیه گر و آینده این فناوری نیز مورد بحث قرار می گیرند. نتایج نشان می دهد که استفاده از داده کاوی می تواند منجر به افزایش انگیزه، کاهش نرخ ترک تحصیل و بهبود عملکرد تحصیلی دانش آموزان شود.

کلیدواژه ها:

کلمات کلیدی: داده کاوی آموزشی ، شخصی سازی یادگیری ، مسیر یادگیری ، سیستم های توصیه گر ، یادگیری الکترونیکی ، تحلیل یادگیری.