کاربرد هوش مصنوعی در پیش بینی افت تحصیلی دانش آموزان؛ رویکردی نوین برای شناسایی زودهنگام مشکلات یادگیری و بهبود عدالت آموزشی

افت تحصیلی یکی از مسائل مهم نظام های آموزشی است که می تواند بر پیشرفت علمی، انگیزه یادگیری، اعتمادبه نفس و آینده تحصیلی دانش آموزان تاثیر بگذارد. این پدیده معمولا تحت تاثیر مجموعه ای از عوامل فردی، خانوادگی، آموزشی، اقتصادی و اجتماعی شکل می گیرد و در بسیاری از موارد، پیش از آنکه در نتایج نهایی امتحانات یا تکرار پایه آشکار شود، نشانه هایی از آن در عملکرد روزمره دانش آموز دیده می شود. شناسایی به موقع این نشانه ها می تواند به معلمان، مشاوران و مدیران مدارس کمک کند تا پیش از تشدید مشکلات، حمایت های آموزشی و تربیتی مناسبی ارائه دهند. در این زمینه، هوش مصنوعی و روش های تحلیل داده های آموزشی ظرفیت هایی برای شناسایی الگوهای مرتبط با افت تحصیلی و پیش بینی احتمال بروز مشکلات آینده فراهم کرده اند. هدف پژوهش حاضر، بررسی کاربرد هوش مصنوعی در پیش بینی افت تحصیلی دانش آموزان، شناسایی مهم ترین داده ها و روش های مورد استفاده، تحلیل چالش های اجرایی و اخلاقی و ارائه راهکارهایی برای استفاده مسئولانه از سامانه های پیش بینی کننده در مدارس است. روش پژوهش، توصیفی تحلیلی و مبتنی بر مطالعه اسنادی و مرور منابع علمی مرتبط با پیش بینی عملکرد تحصیلی و داده کاوی آموزشی است. در این مقاله، نقش الگوریتم های یادگیری ماشین، تحلیل روند نمرات، بررسی میزان مشارکت آموزشی، سامانه های هشدار زودهنگام و تفسیرپذیری نتایج مورد بررسی قرار می گیرد. بررسی منابع نشان می دهد که مدل های هوش مصنوعی می توانند با تحلیل داده های موجود، دانش آموزانی را که احتمال دارد با مشکلات تحصیلی مواجه شوند، زودتر برای بررسی انسانی مشخص کنند. بااین حال، پیش بینی الگوریتمی به تنهایی نمی تواند علت افت تحصیلی را تعیین کند و احتمال خطا، سوگیری داده ها، نقض حریم خصوصی و برچسب زنی نادرست از جمله مخاطرات آن است. بنابراین، استفاده موثر از این فناوری مستلزم کیفیت مناسب داده ها، نظارت معلم و مشاور، حفاظت از اطلاعات دانش آموزان و پیوند مستقیم پیش بینی با مداخلات حمایتی است. نتیجه مقاله بر این نکته تاکید دارد که هوش مصنوعی باید به عنوان ابزار کمکی برای تصمیم گیری آگاهانه و پیشگیری از افت تحصیلی به کار رود، نه جایگزین قضاوت حرفه ای معلمان و شناخت انسانی دانش آموزان.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، افت تحصیلی ، پیش بینی عملکرد تحصیلی ، یادگیری ماشین ، داده کاوی آموزشی ، سامانه هشدار زودهنگام ، تحلیل یادگیری ، عدالت آموزشی.