کاربرد هوش مصنوعی در پیش بینی افت تحصیلی و ارتقای کیفیت مدیریت آموزشی

پژوهش حاضر با رویکرد توصیفی تحلیلی، ظرفیت های سامانه های هوشمند پیش بینی را در شناسایی دانش آموزان نیازمند حمایت آموزشی و تبیین راهبردهای موثر برای بهبود عملکرد تحصیلی بررسی می کند. این سامانه ها با بهره گیری از داده های آموزشی، سوابق عملکرد درسی، میزان مشارکت در فعالیت های یادگیری و سایر شاخص های مرتبط، می توانند اطلاعات ارزشمندی برای تصمیم گیری آگاهانه در اختیار معلمان، مشاوران و مدیران مدارس قرار دهند. استفاده هدفمند از این اطلاعات، امکان طراحی برنامه های حمایتی متناسب با نیازهای دانش آموزان، بهبود تخصیص منابع و تقویت فرایندهای نظارت و ارزیابی آموزشی را افزایش می دهد.از سوی دیگر، بهره گیری از فناوری های پیش بینی کننده مستلزم توجه به ملاحظاتی همچون حفظ حریم خصوصی، امنیت اطلاعات، کیفیت داده ها، کاهش سوگیری الگوریتمی و جلوگیری از برچسب زنی به دانش آموزان است. بنابراین، اثربخشی این ابزارها به نحوه طراحی و اجرا، نظارت انسانی و میزان هماهنگی آن ها با نیازهای واقعی محیط های آموزشی وابسته است. در مجموع، ادغام سنجیده هوش مصنوعی و تحلیل داده در مدیریت آموزشی می تواند زمینه ساز حرکت به سوی نظامی پیشگیرانه، انعطاف پذیر و دانش آموزمحور باشد و در صورت همراهی با سیاست گذاری مناسب و مداخلات تربیتی موثر، به کاهش افت تحصیلی، بهبود کیفیت یادگیری و تقویت عدالت آموزشی کمک کند.

کلیدواژه ها:

افت تحصیلی ، هوش مصنوعی ، سامانه های هوشمند پیش بینی ، داده کاوی آموزشی ، مدیریت آموزشی ، عدالت آموزشی