هوش مصنوعی رویکردی نوین در ارتقای بهره وری آموزشی و مداخلات پیشگیرانه

در عصر تحولات دیجیتال، نظام های آموزشی با چالش های پیچیده ای در حفظ کیفیت یادگیری و جلوگیری از اتلاف منابع انسانی روبرو هستند. یکی از بحرانی ترین این چالش ها، پدیده «افت تحصیلی» است که نه تنها آینده فردی دانش آموزان را تحت تاثیر قرار می دهد، بلکه هزینه های اجتماعی و اقتصادی گزافی را به بدنه جامعه تحمیل می کند. شناسایی به موقع دانش آموزان در معرض خطر، همواره دغدغه ای اصلی برای مربیان و سیاست گذاران بوده است؛ اما با افزایش حجم داده های آموزشی، روش های سنتی ارزیابی دیگر پاسخگوی نیازهای پیش بینی دقیق و لحظه ای نیستند.هوش مصنوعی با بهره گیری از الگوریتم های پیشرفته یادگیری ماشین و تحلیل داده های کلان (Big Data)، دریچه ای نوین به سوی مدیریت هوشمند آموزش گشوده است. این فناوری با بررسی الگوهای رفتاری، سوابق تحصیلی، متغیرهای روانشناختی و حتی بسترهای اجتماعی-اقتصادی، قادر است پیش از بروز علائم قطعی شکست تحصیلی، هشدار های لازم را صادر کند. قدرت پیش بینی این الگوریتم ها به نظام های آموزشی اجازه می دهد تا از رویکردهای «درمان محور» و منفعل به سمت رویکردهای «پیشگیرانه» و فعال حرکت کنند.در این پژوهش، به بررسی چگونگی عملکرد مدل های مختلف هوش مصنوعی در شناسایی شاخص های کلیدی افت تحصیلی پرداخته می شود. هدف اصلی، تبیین این موضوع است که چگونه می توان با تبدیل داده های خام به بینش های استراتژیک، مداخلات آموزشی را شخصی سازی کرد و با حمایت هدفمند از دانش آموزان مستعد آسیب، مسیر موفقیت تحصیلی و عدالت آموزشی را هموارتر ساخت. این هم افزایی میان تکنولوژی و تعلیم و تربیت، نویدبخش آینده ای است که در آن هیچ استعدادی به دلیل عدم شناسایی به موقع چالش ها، از چرخه آموزش خارج نمی شود.

کلیدواژه ها:

عصر ، گزافی ، نوین