استفاده از NLP و مدل های یادگیری عمیق برای شناسایی سطح انگیزه و مشارکت در کلاس های مجازی

با گسترش آموزش مجازی، یکی از چالش های اصلی معلمان و موسسات آموزشی، ارزیابی سطح انگیزه و مشارکت دانش آموزان در کلاس های آنلاین است. روش های سنتی مبتنی بر مشاهده مستقیم در محیط فیزیکی کلاس، در محیط مجازی ناکارآمد هستند و نیازمند راهکارهای هوشمند و مبتنی بر داده می باشند. پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدل های یادگیری عمیق با تحلیل داده های متنی، گفتاری و رفتاری دانش آموزان، امکان شناسایی دقیق سطح انگیزه و مشارکت را فراهم می کنند. هدف این مقاله بررسی کاربرد NLP و مدل های یادگیری عمیق در تحلیل تعاملات دانش آموزان در کلاس های مجازی و ارائه الگوریتم ها و روش های موثر برای شناسایی رفتارهای انگیزشی و مشارکتی است. با مرور منابع علمی و پژوهش های پیشین، مشخص شد که تحلیل گفتار، چت ها و پرسشنامه های مجازی با استفاده از مدل های یادگیری عمیق مانند شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) و شبکه های ترنسفورمر، می تواند به طور موثری سطح انگیزه و مشارکت دانش آموزان را پیش بینی کند. یافته ها نشان می دهد که ترکیب NLP با یادگیری عمیق و تحلیل داده های رفتاری، ابزارهای نوینی برای ارتقای کیفیت یادگیری مجازی و مدیریت تعاملات دانش آموزان فراهم می آورد.

کلیدواژه ها:

پردازش زبان طبیعی ، یادگیری عمیق ، انگیزه دانش آموزان ، مشارکت در کلاس مجازی ، شبکه عصبی ، تحلیل داده های آموزشی