بررسی مدل های پیشگیرانه مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) در شناسایی زودهنگام و مداخله در فرسودگی تحصیلی و اضطراب دانش آموزان

فرسودگی تحصیلی و اضطراب دانش آموزان دو چالش جدی و رو به رشد در نظام های آموزشی معاصر هستند که پیامدهای نامطلوبی بر سلامت روان، عملکرد تحصیلی و موفقیت بلندمدت آنان دارند. روش های سنتی شناسایی و مداخله اغلب واکنشی بوده و دیر هنگام به وقوع مشکل رسیدگی می کنند. در سال های اخیر، ظهور فناوری های هوش مصنوعی (AI) فرصت های نوینی برای رویکردهای پیشگیرانه، فعال و شخصی سازی شده فراهم آورده است. این مقاله علمی پژوهشی با هدف بررسی پتانسیل ها و چالش های به کارگیری مدل های پیشگیرانه مبتنی بر هوش مصنوعی در شناسایی زودهنگام و ارائه مداخلات موثر برای مقابله با فرسودگی تحصیلی و اضطراب دانش آموزان تدوین شده است.این پژوهش با مروری جامع بر ادبیات نظری و تجربی، ابتدا به تبیین مفاهیم فرسودگی تحصیلی (Burnout) و اضطراب در بستر دانش آموزی پرداخته و سپس مدل های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را که قابلیت پردازش داده های چندوجهی (رفتاری، تحصیلی، عاطفی و تعاملی) را دارند، معرفی می کند. تاکید اصلی بر نحوه استفاده از الگوریتم های AI برای تشخیص الگوهای اولیه بروز این مشکلات است که پیش از آشکار شدن علائم بالینی جدی رخ می دهند. همچنین، نقش سیستم های مبتنی بر AI در ارائه راهکارهای مداخله ای شخصی سازی شده، از طریق چت بات های روان شناختی، سیستم های توصیه گر محتوای آموزشی حمایتی و سامانه های هوشمند پایش سلامت روان مورد بحث قرار گرفته است. در نهایت، ملاحظات اخلاقی، فرهنگی و چالش های زیرساختی پیاده سازی این فناوری ها در نظام آموزشی ایران، به ویژه در حفظ حریم خصوصی و انطباق با بافت فرهنگی، تحلیل شده است. نتایج این بررسی نشان می دهد که هوش مصنوعی پتانسیل تحول آفرینی در رویکردهای سلامت روان دانش آموزی دارد، اما موفقیت آن نیازمند توسعه چارچوب های بومی، آموزش متخصصان و رعایت دقیق پروتکل های اخلاقی است.

کلیدواژه ها:

کلمات کلیدی: هوش مصنوعی ، فرسودگی تحصیلی ، اضطراب دانش آموزان ، شناسایی زودهنگام ، یادگیری ماشین ، سلامت روان آموزشی ، مدل های پیشگیرانه.