بهره گیری از تحلیل یادگیری (Learning Analytics) برای پیش بینی افت تحصیلی و حمایت هدفمند از دانش آموزان

تحلیل یادگیری (Learning Analytics) به عنوان یکی از رویکردهای نوین مبتنی بر داده، نقش مهمی در بهبود کیفیت آموزش، پیش بینی افت تحصیلی و ارائه حمایت های هدفمند از دانش آموزان ایفا می کند. هدف این پژوهش، بررسی نقش تحلیل یادگیری در شناسایی زودهنگام دانش آموزان در معرض افت تحصیلی و تبیین ظرفیت های آن در طراحی مداخلات آموزشی موثر است. این پژوهش از نظر روش، کیفی و با رویکرد تحلیلی بوده و اطلاعات آن به شیوه کتابخانه ای از طریق بررسی منابع علمی، مقالات و پژوهش های مرتبط گردآوری و تحلیل شده است. یافته ها نشان داد که تحلیل داده های آموزشی، از طریق بررسی شاخص هایی مانند میزان مشارکت، حضور و غیاب، نتایج آزمون ها، انجام تکالیف و تعاملات آموزشی، امکان پیش بینی دقیق تر افت تحصیلی را فراهم می سازد. همچنین، بهره گیری از فناوری هایی مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و داده کاوی آموزشی، دقت تحلیل ها را افزایش داده و زمینه ارائه آموزش های شخصی سازی شده، مداخلات زودهنگام و تصمیم گیری مبتنی بر شواهد را فراهم می کند. در مجموع، استقرار نظام های تحلیل یادگیری در مدارس می تواند موجب کاهش افت تحصیلی، ارتقای کیفیت یاددهی–یادگیری، افزایش عدالت آموزشی و بهبود عملکرد تحصیلی دانش آموزان شود.

کلیدواژه ها:

تحلیل یادگیری ، افت تحصیلی ، داده های آموزشی ، هوش مصنوعی ، حمایت هدفمند از دانش آموزان