استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی برای پیش بینی موفقیت تحصیلی در آموزش مجازی

با گسترش روزافزون فناوری های دیجیتال و نفوذ آموزش مجازی در سیستم های آموزشی، نیاز به ابزارهایی برای مدیریت کیفیت یادگیری و پیش بینی عملکرد دانش آموزان بیش از پیش احساس می شود. هدف اصلی این مقاله، بررسی و تبیین کاربرد الگوریتم های هوش مصنوعی در پیش بینی موفقیت تحصیلی فراگیران در محیط های یادگیری الکترونیکی است. این پژوهش با روش توصیفی-مروری و به شیوه کتابخانه ای انجام شده است. بدین منظور، اطلاعات مورد نیاز با جستجوی سیستماتیک در پایگاه های اطلاعاتی معتبر داخلی و خارجی، مقالات علمی و کتب مرتبط با حوزه یادگیری ماشین و آموزش مجازی گردآوری و با استفاده از روش تحلیل محتوا مورد بررسی قرار گرفت. یافته های مطالعه حاضر نشان می دهد که الگوریتم های هوش مصنوعی با تحلیل داده های چندبعدی نظیر تعاملات آنلاین، سوابق تحصیلی پیشین و شاخص های رفتاری و عاطفی، قادرند مدل های دقیقی برای شناسایی دانش آموزان در معرض خطر ارائه دهند. نتایج حاصله بیانگر کارایی بالای روش هایی مانند جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان و شبکه های عصبی در افزایش دقت پیش بینی ها است. همچنین، این سیستم ها با امکان سنجی شخصی سازی آموزش، نقش مهمی در جلوگیری از افت تحصیلی و ترک تحصیل ایفا می کنند. با این وجود، چالش های جدی نظیر حفظ حریم خصوصی داده ها، تعصبات الگوریتمی و شکاف دیجیتال وجود دارد که نیازمند توجه ویژه سیاست گذاران و طراحان آموزشی است. بنابراین، استفاده هوشمندانه از این فناوری ها در کنار نقش راهنمایی معلمان، می تواند تحولی بزرگ در ارتقای کیفیت و عدالت آموزشی ایجاد کند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، آموزش مجازی ، پیش بینی موفقیت تحصیلی ، یادگیری ماشین ، تحلیل داده های آموزشی