مدیریت و پیشگیری از افت تحصیلی با بهره گیری از الگوریتم های هوش مصنوعی و اصول روان شناسی آموزشی

چکیده افت تحصیلی دانش آموزان یکی از مهم ترین چالش های نظام های آموزشی در سراسر جهان به شمار می رود و پیامدهای منفی آن شامل کاهش انگیزش، افزایش ترک تحصیل، کاهش اعتمادبه نفس و کاهش کیفیت یادگیری است. پژوهش های نوین نشان می دهند که تلفیق الگوریتم های هوش مصنوعی با اصول روان شناسی آموزشی می تواند ابزار موثری برای شناسایی عوامل افت تحصیلی، پیش بینی دانش آموزان در معرض خطر و ارائه راهکارهای پیشگیرانه و اصلاحی فراهم آورد. الگوریتم های هوش مصنوعی با تحلیل داده های تحصیلی، رفتاری و عاطفی دانش آموزان قادرند الگوهای افت تحصیلی را شناسایی کرده و توصیه های شخصی سازی شده ارائه دهند، در حالی که روان شناسی آموزشی با ارائه چارچوب های نظری درباره انگیزش، سبک های یادگیری و تفاوت های فردی، طراحی و اجرای مداخلات آموزشی را بهینه می کند. این مقاله با مرور پژوهش های داخلی و بین المللی، به بررسی شیوه های نوین مدیریت و پیشگیری از افت تحصیلی، نقش هوش مصنوعی در تحلیل داده ها و ارائه بازخوردهای هوشمند، و اهمیت توجه به ابعاد روان شناختی یادگیری می پردازد. نتایج بررسی ها نشان می دهند که تلفیق این دو حوزه، می تواند به کاهش افت تحصیلی، ارتقای انگیزش و بهبود عملکرد تحصیلی دانش آموزان منجر شود و چارچوبی عملی برای طراحی محیط های یادگیری هوشمند و پشتیبان تصمیم گیری آموزشی فراهم سازد.کلیدواژه ها: افت تحصیلی، هوش مصنوعی، الگوریتم های هوشمند، روان شناسی آموزشی، پیشگیری و مدیریت یادگیری، محیط های یادگیری هوشمند.