پیش بینی عملکرد دانش آموزان در حل مسائل فیزیک با استفاده از مدل های یادگیری ماشین: رویکردی داده محور در بهبود آموزش

در فیزیک آزمایشگاهی، دقت و صحت داده ها از اهمیت بنیادی برخوردار است، چرا که اعتبار هر نتیجه علمی وابسته به کیفیت اندازه گیری ها است. با این حال، داده های تجربی همواره تحت تاثیر انواع خطاها از جمله خطاهای تصادفی، سیستماتیک و خطاهای ناشی از محدودیت ابزارهای اندازه گیری قرار دارند. روش های سنتی تحلیل داده، مانند میانگین گیری، برازش خطی و تحلیل آماری کلاسیک، اگرچه ابزارهای مهمی هستند، اما در مواجهه با داده های پیچیده، غیرخطی و دارای نویز بالا با محدودیت هایی مواجه می شوند. در دهه اخیر، یادگیری ماشین به عنوان یکی از شاخه های پیشرفته هوش مصنوعی، توانسته است تحولی اساسی در تحلیل داده ها در علوم مختلف ایجاد کند. این روش ها با بهره گیری از الگوریتم های پیشرفته، قادر به شناسایی الگوهای پنهان در داده ها، پیش بینی رفتار سیستم ها و کاهش اثر نویز هستند. در این پژوهش، کاربرد الگوریتم های یادگیری ماشین در تحلیل داده های آزمایشگاهی فیزیک مورد بررسی قرار گرفته است. به طور خاص، هدف این مطالعه ارزیابی توانایی این الگوریتم ها در کاهش خطاهای اندازه گیری و افزایش دقت نتایج تجربی است. برای این منظور، داده های حاصل از آزمایش های پایه فیزیک، از جمله قانون اهم و حرکت یکنواخت، مورد تحلیل قرار گرفته و عملکرد الگوریتم هایی مانند رگرسیون خطی، رگرسیون چندجمله ای، درخت تصمیم و شبکه های عصبی مصنوعی مقایسه شده است. نتایج نشان می دهد که الگوریتم های یادگیری ماشین، به ویژه در شرایطی که داده ها دارای رفتار غیرخطی یا نویز بالا هستند، عملکرد بهتری نسبت به روش های سنتی دارند. همچنین ترکیب روش های کلاسیک با الگوریتم های هوشمند می تواند به عنوان یک رویکرد موثر در بهبود آموزش فیزیک و افزایش مهارت های تحلیلی دانش آموزان مورد استفاده قرار گیرد.واژگان کلیدی: یادگیری ماشین، فیزیک آزمایشگاهی، خطای اندازه گیری، تحلیل داده، هوش مصنوعی، آموزش فیزیک