یادگیری خودتنظیمی مبتنی بر هوش مصنوعی و تحلیل داده های کلاسی

یادگیری خودتنظیمی به عنوان یکی از عوامل کلیدی موفقیت تحصیلی دانش آموزان، نقشی اساسی در توسعه مهارت های شناختی، عاطفی و رفتاری آن ها ایفا می کند. با پیشرفت فناوری های نوین، به ویژه هوش مصنوعی و تحلیل داده های بزرگ، امکان طراحی سیستم های هوشمند برای پایش، ارزیابی و تقویت یادگیری خودتنظیمی دانش آموزان فراهم شده است. این مقاله با هدف بررسی و تحلیل پژوهش های موجود در حوزه یادگیری خودتنظیمی مبتنی بر هوش مصنوعی و تحلیل داده های کلاسی، مرور نظام مندی بر نظریه ها، مدل ها و کاربردهای عملی این سیستم ها ارائه می دهد. یافته ها نشان می دهند که استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی و تحلیل داده های رفتاری و عملکردی دانش آموزان، امکان ارائه بازخوردهای شخصی سازی شده، تقویت مهارت های خودتنظیمی و ارتقای کیفیت یادگیری را فراهم می کند. همچنین، پژوهش ها نشان می دهند که این سیستم ها می توانند مشارکت فعال دانش آموزان در کلاس، تعامل با محتوا و مسئولیت پذیری در یادگیری را افزایش دهند. با توجه به اهمیت یادگیری خودتنظیمی و فرصت های ایجاد شده توسط فناوری های هوشمند، ادغام هوش مصنوعی با تحلیل داده های کلاسی به عنوان یک رویکرد نوین و اثربخش در آموزش و پرورش مطرح می شود.

کلیدواژه ها:

یادگیری خودتنظیمی ، هوش مصنوعی ، تحلیل داده های کلاسی ، بازخورد شخصی سازی شده ، آموزش هوشمند.