هوش مصنوعی در خدمت پیشگیری از افت تحصیلی؛ الگویی برای شناسایی دانش آموزان ابتدایی در معرض خطر

افت تحصیلی یکی از چالش های مهم نظام آموزش وپرورش است که شناسایی دیرهنگام عوامل موثر بر آن می تواند فرصت مداخله و حمایت به موقع از دانش آموزان را کاهش دهد. در سال های اخیر، استفاده از فناوری های هوشمند و روش های یادگیری ماشین ظرفیت جدیدی برای تحلیل داده های آموزشی و شناسایی الگوهای مرتبط با عملکرد تحصیلی دانش آموزان فراهم کرده است. پژوهش حاضر با هدف بررسی کاربرد یادگیری ماشین در شناسایی زودهنگام دانش آموزان دوره ابتدایی در معرض خطر افت تحصیلی و ارائه الگویی برای مدیریت پیشگیرانه آموزشی انجام شده است. یافته ها نشان می دهد که الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند با تحلیل مجموعه ای از داده های آموزشی، از جمله سوابق تحصیلی، میزان حضور و غیاب، روند انجام تکالیف، مشارکت کلاسی و برخی شاخص های رفتاری، الگوهای مرتبط با احتمال افت تحصیلی را شناسایی کنند. استفاده از این قابلیت می تواند به مدیران و معلمان کمک کند تا پیش از تشدید مشکلات، دانش آموزان نیازمند حمایت را شناسایی کرده و اقدامات آموزشی و تربیتی متناسب با شرایط آنان طراحی کنند. مدیریت پیشگیرانه می تواند شامل تقویت آموزش، ارائه حمایت فردی، ارتباط با خانواده، مشاوره آموزشی و اصلاح شیوه های تدریس باشد. با این حال، استفاده از یادگیری ماشین در محیط آموزشی باید با رعایت حریم خصوصی، امنیت داده ها، عدالت آموزشی، شفافیت فرایند تصمیم گیری و پرهیز از برچسب زنی دانش آموزان همراه باشد. همچنین، پیش بینی الگوریتمی نباید جایگزین قضاوت حرفه ای معلم و شناخت انسانی از دانش آموز شود. در مجموع، یادگیری ماشین می تواند به عنوان ابزاری پشتیبان برای شناسایی زودهنگام خطر افت تحصیلی و حرکت از مداخله پس از وقوع مشکل به سمت مدیریت پیشگیرانه و حمایت هدفمند از دانش آموزان مورد استفاده قرار گیرد.کلمات کلیدییادگیری ماشین، افت تحصیلی، شناسایی زودهنگام، دانش آموزان ابتدایی، مدیریت پیشگیرانه آموزشی، هوش مصنوعی، تحلیل داده های آموزشی، پیش بینی تحصیلی، مداخله آموزشی