نقش سامانه های پیش بینی هوشمند در شناسایی و کاهش افت تحصیلی دانش آموزان

شناسایی به موقع دانش آموزان در معرض خطر، یکی از مهم ترین الزامات پیشگیری و کنترل این پدیده به شمار می رود. در سال های اخیر، پیشرفت فناوری های اطلاعاتی، هوش مصنوعی و روش های داده محور، زمینه استفاده از سامانه های پیش بینی را در مدیریت و برنامه ریزی آموزشی فراهم کرده است. این سامانه ها با پردازش و تحلیل داده هایی نظیر سوابق تحصیلی، میزان حضور و غیاب، مشارکت آموزشی، عملکرد درسی و برخی شاخص های رفتاری، می توانند الگوهای مرتبط با احتمال افت تحصیلی را شناسایی و در مراحل اولیه، اطلاعات لازم را برای تصمیم گیری و مداخله آموزشی در اختیار مسئولان و معلمان قرار دهند. پژوهش حاضر با رویکردی توصیفی تحلیلی، نقش سامانه های پیش بینی را در شناسایی زودهنگام عوامل خطر و کاهش افت تحصیلی بررسی می کند. یافته های حاصل از بررسی مبانی نظری و پژوهش های مرتبط نشان می دهد که استفاده هدفمند از این سامانه ها می تواند با تسهیل شناسایی نیازهای آموزشی، هدایت مداخلات حمایتی، بهبود تخصیص منابع و تقویت تصمیم گیری مبتنی بر شواهد، به ارتقای اثربخشی فرآیندهای آموزشی کمک کند. با این حال، بهره گیری از سامانه های پیش بینی مستلزم توجه هم زمان به کیفیت داده ها، حریم خصوصی دانش آموزان، امنیت اطلاعات، شفافیت فرایندهای تصمیم گیری و نقش تعیین کننده معلم است. بر این اساس، سامانه های پیش بینی را می توان به عنوان ابزاری مکمل برای مدیریت آموزشی و پیشگیری از افت تحصیلی در نظر گرفت که در صورت استفاده مسئولانه و همراه با مداخلات انسانی، ظرفیت قابل توجهی برای ارتقای کیفیت و عدالت آموزشی دارد.

کلیدواژه ها:

سامانه های پیش بینی ، افت تحصیلی ، هوش مصنوعی ، داده کاوی آموزشی ، تحلیل داده ، مدیریت آموزشی.