رویکرد های نوین در ارزشیابی تکوینی ریاضیات بر اساس تحلیل داده های یادگیری

ارزشیابی تکوینی به عنوان فرآیندی مستمر برای دریافت بازخورد و تنظیم یادگیری، نقشی حیاتی در آموزش ریاضیات ایفا می کند. با این حال، روش های سنتی ارزشیابی تکوینی اغلب با چالش هایی نظیر حجم بالای داده ها، تاخیر در بازخورد و عدم امکان شخصی سازی برای هر دانش آموز روبرو هستند. ظهور فناوری های آموزشی و تحلیل داده های یادگیری فرصتی بی نظیر برای غلبه بر این محدودیت ها فراهم کرده است. این مقاله به بررسی رویکردهای نوین در ارزشیابی تکوینی ریاضیات با تکیه بر تحلیل داده های یادگیری می پردازد. هدف اصلی، تبیین چگونگی استفاده از داده های ردپای دیجیتال ، مدل های یادگیری پداگوژیک و الگوریتم های پیش بینانه برای ایجاد بازخوردهای لحظه ای، تشخیص زودهنگام دشواری های مفهومی و ارائه مسیرهای یادگیری شخصی سازی شده است. یافته های این پژوهش نشان می دهد که ادغام تحلیل داده ها با ارزشیابی تکوینی، منجر به افزایش دقت تشخیص نیازهای آموزشی، کاهش بار کاری معلمان در تصحیح اوراق و بهبود پایگاه دانی مفهومی دانش آموزان در ریاضیات می شود. همچنین، چالش هایی نظیر حریم خصوصی داده ها، نیاز به سواد داده محور معلمان و سوگیری الگوریتم ها مورد بحث و تحلیل قرار گرفته است.

کلیدواژه ها:

ارزشیابی تکوینی ، ریاضیات ، تحلیل داده های یادگیری ، بازخورد لحظه ای ، یادگیری شخصی سازی شده ، ردپای دیجیتال ، هوش مصنوعی آموزشی