تاثیر هوش مصنوعی بر کاهش افت تحصیلی دانش آموزان در مدرسه و کلاس درس

افت تحصیلی یکی از چالش های پیچیده و چندوجهی در نظام های آموزشی است که پیامدهای منفی فردی و اجتماعی گسترده ای دارد. با ظهور عصر دیجیتال، هوش مصنوعی (AI) به عنوان ابزاری نوین و قدرتمند، پتانسیل بالایی برای مقابله با این معضل از طریق شناسایی زودهنگام، شخصی سازی یادگیری و ارائه مداخلات هدفمند دارد. این پژوهش با هدف بررسی نقش هوش مصنوعی در کاهش افت تحصیلی دانش آموزان در مدارس انجام شده است. روش تحقیق توصیفی-تحلیلی و مبتنی بر مطالعه منابع کتابخانه ای و مقالات معتبر است. نتایج نشان می دهد که سیستم های هوش مصنوعی با تحلیل داده های بزرگ آموزشی، می توانند الگوهای رفتاری و تحصیلی دانش آموزان در معرض خطر را پیش بینی کنند. همچنین، سیستم های یادگیری تطبیقی (Adaptive Learning) با ارائه محتوای متناسب با سطح و سرعت یادگیری هر دانش آموز، از عقب ماندن آن ها جلوگیری می کند. علاوه بر این، دستیاران هوشمند آموزشی و تحلیل گرهای یادگیری (Learning Analytics) به معلمان در تصمیم گیری های مبتنی بر داده و مدیریت موثر کلاس کمک می کنند. با این حال، چالش هایی نظیر شکاف دیجیتال، مسائل حریم خصوصی و نیاز به زیرساخت های فنی وجود دارد. در نهایت، ادغام هوش مصنوعی در فرآیند آموزشی می تواند با تغییر رویکرد از «یک اندازه برای همه» به «آموزش شخصی شده»، گامی موثر در کاهش نرخ افت تحصیلی باشد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، افت تحصیلی ، شخصی سازی یادگیری ، تحلیل یادگیری ، مداخله آموزشی ، پیش بینی ریزش