کاربرد هوش مصنوعی در شناسایی زودهنگام افت تحصیلی و پیشگیری از ترک تحصیل

افت تحصیلی و ترک تحصیل از مهم ترین چالش های نظام های آموزشی به شمار می روند که پیامدهای آموزشی، اجتماعی و اقتصادی گسترده ای برای دانش آموزان، خانواده ها و جامعه دارند. با گسترش فناوری های نوین، هوش مصنوعی به عنوان ابزاری هوشمند برای تحلیل داده های آموزشی، امکان شناسایی زودهنگام دانش آموزان در معرض افت تحصیلی و ترک تحصیل را فراهم کرده است. این پژوهش با هدف بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در پیش بینی افت تحصیلی، شناسایی عوامل خطر و ارائه راهکارهای مداخله ای انجام شده است. روش پژوهش توصیفی–تحلیلی بوده و اطلاعات از طریق بررسی منابع علمی، مقالات معتبر و مطالعات مرتبط گردآوری شده است. یافته ها نشان می دهد الگوریتم های یادگیری ماشین و تحلیل داده های آموزشی با بررسی شاخص هایی مانند نمرات، میزان حضور و غیاب، مشارکت در فعالیت های کلاسی، عملکرد در سامانه های آموزش الکترونیکی و سوابق تحصیلی، قادرند دانش آموزان در معرض خطر را با دقت قابل قبولی شناسایی کنند. همچنین، این فناوری با ارائه هشدارهای هوشمند به معلمان، مشاوران و مدیران مدارس، امکان طراحی برنامه های حمایتی، آموزشی و مشاوره ای متناسب با نیاز هر دانش آموز را فراهم می سازد. نتایج پژوهش نشان می دهد بهره گیری هدفمند از هوش مصنوعی می تواند موجب کاهش نرخ افت تحصیلی، افزایش انگیزه یادگیری، بهبود عملکرد آموزشی و پیشگیری از ترک تحصیل شود. با این حال، موفقیت این فناوری مستلزم رعایت اصول اخلاقی، حفظ حریم خصوصی دانش آموزان، امنیت داده ها و آموزش کاربران برای استفاده صحیح از سامانه های هوشمند است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، افت تحصیلی ، ترک تحصیل ، یادگیری ماشین ، پیش بینی آموزشی ، تحلیل داده های آموزشی ، آموزش هوشمند