کاربرد تحلیل یادگیری در پایش پیشرفت تحصیلی فراگیران

با گسترش روزافزون فناوری های آموزشی و پلتفرم های یادگیری آنلاین، حجم عظیمی از داده های رفتاری و شناختی از فراگیران تولید می شود که پتانسیل بالایی برای بهبود فرآیند آموزش دارند. هدف اصلی این مقاله، بررسی کاربرد تحلیل یادگیری در پایش مستمر و دقیق پیشرفت تحصیلی فراگیران و ارائه راهکارهایی برای ارتقای کیفیت آموزش از طریق داده های آموزشی است. این مطالعه از نظر هدف، کاربردی و از نظر روش اجرا، مروری و کتابخانه ای است. نتایج به دست آمده نشان داد که تحلیل یادگیری با ردیابی لحظه به لحظه فعالیت های فراگیران، امکان گذار از ارزیابی های سنتی و پس رویدادی به سمت پایش پیش بینانه و مستمر را فراهم می کند. یافته ها سه محور اصلی را برجسته ساختند: اول، شناسایی دقیق الگوهای رفتاری و دسته بندی فراگیران بر اساس سطح مشارکت و سبک یادگیری؛ دوم، قابلیت بالای الگوریتم های یادگیری ماشین در پیش بینی افت تحصیلی و ارائه بازخوردهای شخصی سازی شده و آنی؛ و سوم، تاثیر مثبت این تحلیل ها بر طراحی آموزشی مبتنی بر شواهد و تصمیم گیری های راهبردی مدیران آموزشی. و همچنین، تحلیل یادگیری به عنوان ابزاری قدرتمند، می تواند با تبدیل داده های خام به بینش های عملیاتی، فرآیند پایش پیشرفت تحصیلی را دگرگون سازد و منجر به آموزش شخصی سازی شده و کاهش نرخ افت تحصیلی گردد. با این حال، پیاده سازی موفق این سیستم ها نیازمند رعایت اصول اخلاقی، حفظ حریم خصوصی فراگیران و تقویت سواد داده محور در میان معلمان و مدیران است.

کلیدواژه ها:

تحلیل یادگیری ، پایش پیشرفت تحصیلی ، داده کاوی آموزشی ، آموزش شخصی سازی شده.