تحلیل رفتارهای یادگیری با الگوریتم های هوش مصنوعی در مدارس ابتدایی

تحلیل رفتارهای یادگیری دانش آموزان در مدارس ابتدایی یکی از مهم ترین گام ها برای ارتقای کیفیت آموزش و شناسایی نقاط قوت و ضعف آنان است. روش های سنتی مشاهده و ارزیابی معمولا محدودیت هایی مانند سوگیری انسانی، زمان بر بودن و دقت پایین دارند. در این میان، هوش مصنوعی (AI) و به ویژه الگوریتم های یادگیری ماشین (Machine Learning) و داده کاوی آموزشی (Educational Data Mining) می توانند با تحلیل داده های آموزشی حجم بالا، الگوهای پنهان در رفتار یادگیری دانش آموزان را شناسایی کنند. این پژوهش با هدف بررسی و تحلیل رفتارهای یادگیری دانش آموزان ابتدایی از طریق الگوریتم های هوش مصنوعی طراحی شده است. داده های پژوهش شامل اطلاعاتی مانند مدت زمان صرف شده برای مطالعه در سامانه های آموزشی، تعداد تلاش ها برای حل تمرین ها، الگوی پاسخ دهی به سوالات، میزان تعامل با محتوای دیجیتال و مشارکت در فعالیت های گروهی است. برای تحلیل این داده ها، الگوریتم هایی همچون شبکه های عصبی مصنوعی (ANN)، درخت تصمیم (Decision Tree) و خوشه بندی K-Means به کار گرفته خواهند شد. انتظار می رود نتایج نشان دهند که تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند به پیش بینی عملکرد تحصیلی، شناسایی دانش آموزان در معرض افت تحصیلی، و ارائه مداخلات آموزشی متناسب با ویژگی های فردی هر دانش آموز کمک کند. همچنین این رویکرد می تواند معلمان را در اتخاذ تصمیم های هوشمندانه و طراحی برنامه های آموزشی شخصی سازی شده یاری رساند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، رفتارهای یادگیری ، مدارس ابتدایی ، داده کاوی آموزشی ، یادگیری ماشین