نقش داده کاوی در تحلیل پیشرفت تحصیلی دانش آموزان

در عصر حاضر، حجم عظیمی از داده های آموزشی در مدارس و موسسات آموزشی تولید می شود که بدون تحلیل مناسب، تنها به صورت بایگانی های دیجیتال باقی می مانند. داده کاوی آموزشی (Educational Data Mining - EDM) به عنوان یک حوزه میان رشته ای نوظهور، با استفاده از تکنیک های آمار، یادگیری ماشین و کاوش داده ها، به کشف الگوهای پنهان در این داده ها می پردازد. هدف اصلی این مقاله، بررسی نقش و اهمیت داده کاوی در تحلیل، پیش بینی و ارتقای پیشرفت تحصیلی دانش آموزان است. این پژوهش نشان می دهد که چگونه می توان با استفاده از الگوریتم های خوشه بندی، طبقه بندی و قوانین انجمنی، دانش آموزان در معرض افت تحصیلی را شناسایی کرد، برنامه های درسی را شخصی سازی نمود و اثربخشی روش های تدریس را سنجید. همچنین چالش های اخلاقی و فنی موجود در این مسیر مورد بحث قرار می گیرد. نتایج نشان می دهد که داده کاوی ابزاری قدرتمند برای مدیران و معلمان جهت اتخاذ تصمیمات مبتنی بر شواهد است.

کلیدواژه ها:

کلیدواژه ها: داده کاوی آموزشی ، پیشرفت تحصیلی ، یادگیری ماشین ، تحلیل رفتار دانش آموز ، هوش مصنوعی در آموزش ، پیش بینی عملکرد.