مدیریت کلاس درس هوشمند: استفاده از تحلیل داده ها برای شناسایی دانش آموزان در معرض افت تحصیلی

با ظهور فناوری های نوین و نفوذ هوش مصنوعی در نظام های آموزشی، مفهوم کلاس درس از یک فضای فیزیکی صرف به یک اکوسیستم داده محور و هوشمند تغییر ماهیت داده است. یکی از چالش های همیشگی در نظام های آموزشی، شناسایی دیرهنگام دانش آموزانی است که در معرض افت تحصیلی یا ترک تحصیل قرار دارند. در روش های سنتی، این شناسایی اغلب پس از وقوع شکست (مانند نمرات پایین در امتحانات میان ترم یا پایان ترم) صورت می گیرد که برای مداخلات اصلاحی، زمانی دیر محسوب می شود. این مقاله به بررسی پارادایم «مدیریت کلاس هوشمند» می پردازد که در آن با استفاده از تحلیل یادگیری (Learning Analytics) و داده کاوی آموزشی (EDM)، الگوهای رفتاری و عملکردی دانش آموزان به صورت بلادرنگ پایش می شود. هدف اصلی، واکاوی چگونگی تبدیل داده های خام (نظیر زمان حضور در سامانه، نرخ تعامل، نتایج کوییزها و حتی حالات چهره) به بینش های قابل اجرا برای معلمان است. این پژوهش استدلال می کند که با بهره گیری از الگوریتم های پیش بینی کننده، می توان دانش آموزان در معرض خطر را هفته ها یا ماه ها زودتر از روش های سنتی شناسایی کرد و مداخلات شخصی سازی شده ارائه نمود. همچنین، ابعاد اخلاقی، چالش های پیاده سازی و نقش متحول شده معلم در این فرآیند مورد بحث قرار می گیرد.

کلیدواژه ها:

کلمات کلیدی: مدیریت کلاس هوشمند ، تحلیل یادگیری ، داده کاوی آموزشی ، افت تحصیلی ، هوش مصنوعی ، مداخلات آموزشی ، پیش بینی عملکرد.