بررسی نقش هوش مصنوعی در شناسایی و پیش بینی افت تحصیلی دانش آموزان

افت تحصیلی یکی از چالش های مهم نظام های آموزشی است که می تواند پیامدهایی همچون کاهش انگیزه یادگیری، کاهش اعتمادبه نفس، افزایش احتمال ترک تحصیل و محدود شدن فرصت های آموزشی و اجتماعی دانش آموزان را به دنبال داشته باشد. شناسایی زودهنگام دانش آموزان در معرض افت تحصیلی، امکان مداخله به موقع و طراحی حمایت های آموزشی متناسب با نیازهای آنان را فراهم می کند. در سال های اخیر، هوش مصنوعی و روش های یادگیری ماشین با قابلیت تحلیل حجم گسترده ای از داده های آموزشی، رفتاری و تحصیلی، ظرفیت جدیدی برای پیش بینی عملکرد دانش آموزان ایجاد کرده اند. مدل های هوشمند می توانند با بررسی عواملی مانند نمرات و سوابق تحصیلی، میزان حضور و مشارکت، انجام تکالیف، تعامل با محیط های یادگیری دیجیتال و روند تغییر عملکرد، الگوهای مرتبط با خطر افت تحصیلی را شناسایی کنند. پژوهش های جدید نشان داده اند که سامانه های هشدار زودهنگام مبتنی بر یادگیری ماشین می توانند دانش آموزان در معرض شکست تحصیلی را پیش از وقوع پیامدهای جدی شناسایی و زمینه مداخله هدفمند را فراهم کنند. با این حال، استفاده از هوش مصنوعی در این زمینه نیازمند توجه جدی به کیفیت داده ها، تفسیرپذیری مدل ها، عدالت الگوریتمی، حفظ حریم خصوصی و نقش قضاوت حرفه ای معلمان است. بنابراین، هوش مصنوعی باید به عنوان ابزار پشتیبان تصمیم گیری آموزشی مورد استفاده قرار گیرد و نه جایگزین معلم. مقاله حاضر به بررسی نقش هوش مصنوعی در شناسایی و پیش بینی افت تحصیلی دانش آموزان و ظرفیت آن برای فراهم کردن مداخلات آموزشی به موقع می پردازد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، افت تحصیلی ، پیش بینی تحصیلی ، یادگیری ماشین ، سامانه هشدار زودهنگام