هوش مصنوعی و شناسایی زودهنگام اختلالات یادگیری دانش آموزان

اختلالات یادگیری (Learning Disabilities) چالش های پیچیده ای هستند که بر توانایی دانش آموزان برای کسب مهارت های اساسی مانند خواندن، نوشتن و ریاضیات تاثیر می گذارند. شناسایی زودهنگام این اختلالات برای مداخله موثر و جلوگیری از عواقب بلندمدت تحصیلی و اجتماعی حیاتی است. با ظهور هوش مصنوعی (AI) و تکنیک های یادگیری ماشین، فرصت های بی سابقه ای برای تشخیص دقیق و به موقع این مشکلات فراهم شده است. این مقاله به بررسی نقش هوش مصنوعی در شناسایی زودهنگام اختلالات یادگیری می پردازد. با تحلیل داده های چندوجهی شامل الگوهای رفتاری در کلاس، تعاملات با سیستم های آموزشی، حرکات چشم و حتی نوشتار دست خط، الگوریتم های هوشمند می توانند نشانگرهای ظریف (Biomarkers) اختلالاتی مانند دیسلکسیا و دیسکالکولیا را شناسایی کنند که اغلب برای معلمان انسانی پنهان می مانند. یافته ها نشان می دهد که اگرچه هوش مصنوعی دقت بالایی در غربالگری دارد، اما باید به عنوان ابزاری کمکی در کنار قضاوت بالینی متخصصان استفاده شود تا از خطاهای احتمالی و سوگیری های الگوریتمی جلوگیری شود. این پژوهش همچنین چالش های اخلاقی و حریم خصوصی را مورد بحث قرار می دهد و چشم اندازی برای آینده تشخیص هوشمند در آموزش ارائه می دهد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، اختلالات یادگیری ، شناسایی زودهنگام ، دیسلکسیا ، یادگیری ماشین ، تحلیل رفتار دانش آموز