هوش داده ای در آموزش: تحلیل پیش بینی عملکرد تحصیلی و بهینه سازی برنامه ریزی یادگیری

با پیشرفت فناوری و افزایش حجم داده های آموزشی، نیاز به ابزارهای تحلیلی پیشرفته برای بهبود کیفیت یادگیری و تصمیم گیری های آموزشی بیش از پیش احساس می شود. داده کاوی به عنوان یکی از مهم ترین رویکردهای هوش داده ای، امکان استخراج الگوها، شناسایی عوامل موثر بر عملکرد تحصیلی و پیش بینی نتایج یادگیری را فراهم می آورد. این تکنیک با تحلیل داده های بزرگ آموزشی، توانایی شناسایی دانش آموزان نیازمند حمایت ویژه، ارزیابی اثربخشی روش های تدریس و بهینه سازی برنامه های آموزشی را دارد. استفاده از داده کاوی نه تنها به ارتقای کیفیت یادگیری کمک می کند، بلکه مدیریت منابع آموزشی و طراحی برنامه های شخصی سازی شده را نیز تسهیل می سازد. پژوهش های اخیر نشان داده اند که به کارگیری داده کاوی در تحلیل عملکرد تحصیلی می تواند موجب تصمیم گیری های آگاهانه، کاهش افت تحصیلی و ارتقای موفقیت تحصیلی دانش آموزان گردد (محمدی، ۱۳۹۹). این مقاله ضمن بررسی مفاهیم داده کاوی و کاربردهای آن در آموزش، بر اهمیت استفاده از هوش داده ای برای بهبود فرآیند یادگیری و برنامه ریزی آموزشی تاکید دارد و نشان می دهد که تلفیق تحلیل داده ها با سیستم های آموزشی می تواند کیفیت آموزش را به شکل قابل توجهی افزایش دهد.