تشخیص زودهنگام اختلالات یادگیری با استفاده از تحلیل داده های آموزشی مبتنی بر AI

اختلالات یادگیری (Learning Disabilities - LDs)، که شامل نارساخوانی (Dyslexia)، نارسایی در حساب (Dyscalculia) و نارسایی در حساب (Dyscalculia) هستند، عوامل موثر بر عملکرد تحصیلی، سلامت روانی، و آینده شغلی دانشآموزان می گذارند. تشخیص دیرهنگام این اختلالات، فرصت های حیاتی برای مداخلات آزمایشی و بهنگام را از بین می برد و باعث بروز مشکلاتی در کاهش اعتماد به نفس می شود. در دهه های اخیر، پیشرفت های شگرف در حوزه هوش مصنوعی (AI) ، به ویژه ماشین های آموزشی (Machine Learning - ML) و یادگیری عمیق (Deep - DL)، ابزارهای قدرتمندی برای تحلیل حجم عظیمی از داده های آموزشی (Educational Data Mining - EDM) ارائه شده است. این مقاله به بررسی نحوه استفاده از تکنیک های هوش مصنوعی برای تشخیص زودهنگام و دقت در محیط های آموزشی می پردازد. با تحلیل عملکرد تحصیلی، رفتاری، شناختی، و داده های الگوهای دانش آموزان در سیستم های مدیریتگرهای (LMS)، هوش مصنوعی می تواند نشان های خطر اولیه (نشانه های جنگ اولیه) را نشان دهد که قبل از ایجاد مشکلات کامل، شناسایی می شوند. این امکان، امکان طراحی مداخلات شخصی سازی شده (Personalized Interventions) و بهینه سازی آموزش و ارائه را می آورد.

Keywords:

هوش مصنوعی (AI) , ماشینی (Machine Learning) , یادگیری عمیق (Deep Learning) , اختلالات یادگیری (نارساخوانی) , تحلیل داده های آموزشی (Educational Data Mining - EDM) , تشخیص زودهنگام , مداخلات شخصی سازی شده , سیستم های مدیریتی (LMS).