داده کاوی آموزشی (EDM)؛ رویکردی نوین در پیش بینی مشکلات یادگیری و مداخله زودهنگام: از الگوریتم ها تا کاربردها

با گسترش سیستم های مدیریت یادگیری (LMS) و محیط های آموزشی هوشمند، حجم عظیمی از داده های رفتاری و عملکردی دانش آموزان تولید می شود که پتانسیل بالایی برای تحول در فرآیندهای تربیتی دارد. پژوهش حاضر به بررسی کاربرد داده کاوی آموزشی (Educational Data Mining) به عنوان ابزاری قدرتمند برای پیش بینی مشکلات یادگیری و شناسایی دانش آموزان در معرض خطر می پردازد. این مطالعه با روش توصیفی-تحلیلی، تکنیک های اصلی داده کاوی شامل طبقه بندی، خوشه بندی، رگرسیون و کاوش قواعد انجمنی را در بستر آموزش بررسی می کند. یافته ها نشان می دهد که با تحلیل الگوی تعاملات دانش آموزان، زمان صرف شده برای تکالیف و نتایج آزمون های تکوینی، می توان با دقت بالایی افت تحصیلی را پیش از وقوع پیش بینی کرد. همچنین، این مقاله به چالش های اخلاقی نظیر حریم خصوصی داده ها و شفافیت الگوریتم ها پرداخته و پیشنهاد می کند که سیستم های هشدار زودهنگام (EWS) مبتنی بر داده کاوی، باید به عنوان مکمل قضاوت حرفه ای معلم و نه جایگزین آن، در مدارس پیاده سازی شوند.

کلیدواژه ها:

داده کاوی آموزشی ، تحلیل یادگیری ، پیش بینی افت تحصیلی ، الگوریتم های طبقه بندی ، سیستم های هشدار زودهنگام