نقش تحلیل داده ها در پیش بینی افت تحصیلی دانش آموزان

افت تحصیلی یکی از چالش های پیچیده و چندوجهی در نظام های آموزشی است که می تواند آینده تحصیلی و شغلی دانش آموزان را تحت الشعاع قرار دهد. با ظهور عصر اطلاعات و فناوری های آموزشی، استفاده از تحلیل داده های آموزشی (Learning Analytics) به عنوان ابزاری قدرتمند برای شناسایی زودهنگام دانش آموزان در معرض خطر، اهمیت فزاینده ای پیدا کرده است. این پژوهش با هدف بررسی نقش تحلیل داده ها در پیش بینی افت تحصیلی و ارائه راهکارهای مداخله ای انجام شده است. با مرور نظام مند منابع، مشخص گردید که مدل های پیش بینی مبتنی بر داده کاوی و یادگیری ماشین می توانند با دقت بالایی الگوهای رفتاری و تحصیلی دانش آموزان را تحلیل کرده و هشدارهای اولیه را صادر کنند. یافته ها نشان می دهند که ادغام داده های حضور و غیاب، نمرات قبلی، تعاملات در سیستم های یادگیری آنلاین و حتی عوامل اجتماعی-اقتصادی، می تواند تصویر کاملی از وضعیت دانش آموز ارائه دهد. این مقاله به بررسی روش های مختلف تحلیل داده، چالش های اخلاقی و پیاده سازی سیستم های هشداردهنده در مدارس می پردازد.

کلیدواژه ها:

تحلیل داده های آموزشی ، افت تحصیلی ، یادگیری ماشین ، پیش بینی عملکرد تحصیلی ، مداخله آموزشی ، داده کاوی آموزشی