/نقش داده کاوی در تحلیل پیشرفت تحصیلی دانش آموزان

داده کاوی آموزشی (Educational Data Mining - EDM) به عنوان یک حوزه میان رشته ای نوظهور، با بهره گیری از الگوریتم های آماری، یادگیری ماشین و تحلیل داده های کلان، تحولی شگرف در نظام های آموزشی ایجاد کرده است. این مقاله به بررسی جامع نقش داده کاوی در پایش، تحلیل و پیش بینی پیشرفت تحصیلی دانش آموزان می پردازد. با تمرکز بر گذار از ارزیابی های سنتی مبتنی بر آزمون به تحلیل های هوشمند و بلادرنگ، کاربردهای مختلف داده کاوی نظیر خوشه بندی دانش آموزان، کشف الگوهای یادگیری پنهان، پیش بینی خطر افت تحصیلی و شخصی سازی مسیرهای یادگیری مورد واکاوی قرار می گیرد. همچنین چالش های اخلاقی مرتبط با حریم خصوصی داده ها، سوگیری الگوریتم ها و لزوم تفسیرپذیری مدل ها برای معلمان بحث می شود. هدف این پژوهش، تبیین چگونگی تبدیل داده های خام آموزشی به بینش های قابل اجرا برای بهبود کیفیت تدریس و یادگیری است.

کلیدواژه ها:

کلمات کلیدی: داده کاوی آموزشی (EDM) ، تحلیل یادگیری (Learning Analytics) ، پیش بینی عملکرد تحصیلی ، الگوریتم های طبقه بندی ، خوشه بندی دانش آموزان ، سیستم های توصیه گر آموزشی ، یادگیری ماشین ، ارزیابی هوشمند.