تحلیل داده های آموزشی با هوش مصنوعی برای شناسایی نقاط قوت وضعف دانش آموزان

این پژوهش به بررسی و تحلیل داده های آموزشی با استفاده از هوش مصنوعی به منظور شناسایی نقاط قوت و ضعف دانش آموزان می پردازد. با توجه به اهمیت روزافزون تحلیل داده های آموزشی (Learning Analytics) و نقش هوش مصنوعی در استخراج الگوهای پیچیده، این تحقیق تلاش دارد تا با بهره گیری از روش های ترکیبی (کمی و کیفی)، ابزاری موثر برای درک عمیق تر وضعیت تحصیلی دانش آموزان فراهم آورد. در بخش کمی، از الگوریتم های یادگیری ماشین مانند طبقه بندی و خوشه بندی بر روی داده های آموزشی دانش آموزان استفاده شد تا الگوهای عملکردی و نقاط قوت و ضعف شناسایی گردند. بخش کیفی شامل مصاحبه با معلمان و دانش آموزان بود تا دیدگاه ها و تجربیات آن ها در خصوص چالش های یادگیری و نیاز به بازخوردهای شخصی سازی شده جمع آوری شود. نتایج نشان داد که هوش مصنوعی قادر است به طور موثری به شناسایی دقیق تر نقاط قوت و ضعف دانش آموزان کمک کرده و ارتباط مستقیم بین مشارکت فعال و موفقیت تحصیلی را آشکار سازد. همچنین، نیاز به بازخوردهای شخصی سازی شده و توجه به ملاحظات اخلاقی در استفاده از این فناوری ها مورد تاکید قرار گرفت. یافته های این پژوهش می تواند مبنایی برای طراحی و پیاده سازی سیستم های آموزشی هوشمند و شخصی سازی شده باشد که به ارتقاء کیفیت یادگیری و تحقق عدالت آموزشی یاری می رساند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، تحلیل داده های آموزشی ، یادگیری ماشین ، شناسایی نقاط قوت و ضعف ، شخصی سازی یادگیری ، سیستم های آموزشی هوشمند