معماری سیستم پیش بینی فرسودگی تحصیلی در مدارس با استفاده از تحلیل رفتاری لحظه

فرسودگی تحصیلی یکی از چالش های جدی در محیط های آموزشی است که می تواند منجر به کاهش انگیزه، افت تحصیلی، و ترک تحصیل دانش آموزان شود. تشخیص زودهنگام این پدیده، به ویژه در مدارس، امری حیاتی برای مداخله موثر و جلوگیری از پیامدهای منفی آن محسوب می شود. این مقاله با هدف ارائه یک معماری جامع برای سیستم های پیش بینی گر فرسودگی تحصیلی در مدارس، بر استفاده از تحلیل رفتاری لحظه ای (Real-Time Behavioral Analytics) تمرکز دارد. در این رویکرد، داده های جمع آوری شده از تعاملات دانش آموزان در محیط های یادگیری دیجیتال، حضور و غیاب، الگوهای انجام تکالیف، و فعالیت در سامانه های مدیریت یادگیری (LMS) به صورت مداوم تحلیل می شوند. این تحلیل با بهره گیری از تکنیک های پیشرفته یادگیری ماشین، امکان شناسایی الگوهای رفتاری هشداردهنده را در لحظه فراهم می سازد. معماری پیشنهادی این سیستم شامل لایه هایی برای جمع آوری داده، پردازش جریان داده، استخراج ویژگی، مدل های یادگیری ماشین، پیش بینی و امتیازدهی ریسک، و ارائه داشبوردهای بصری برای معلمان و مشاوران است. این سیستم با در نظر گرفتن ملاحظات حریم خصوصی، اخلاق و امنیت داده ها، تلاش می کند تا ابزاری موثر برای شناسایی دانش آموزان در معرض خطر فرسودگی تحصیلی و ارائه راهکارهای پیشگیرانه فراهم آورد. مقاله حاضر به بررسی نظریه های مرتبط، مرور ادبیات، چارچوب مفهومی، منابع داده، الگوریتم های پیش بینی، جنبه های فنی، و ملاحظات پیاده سازی می پردازد.

کلیدواژه ها:

فرسودگی تحصیلی ، پیش بینی فرسودگی ، تحلیل رفتاری ، یادگیری ماشین ، سیستم های آموزشی ، مدارس هوشمند ، داده های لحظه ای ، معماری سیستم.