تحلیل تأثیر استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی در پیش‌بینی موفقیت تحصیلی دانش‌آموزان

چکیده

استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) در تحقیقات آموزشی، به ویژه در پیش‌بینی موفقیت تحصیلی دانش‌آموزان، به طور فزاینده‌ای رایج شده است. این مقاله به بررسی جامع و تحلیل توصیفی مطالعاتی که در زمینه کاربرد شبکه‌های عصبی مصنوعی در پیش‌بینی نتایج آموزشی انجام شده‌اند، می‌پردازد. مرور مقالات شامل تکامل تاریخی شبکه‌های عصبی مصنوعی، کاربردهای آن‌ها در آموزش، و به طور خاص استفاده از آن‌ها در پیش‌بینی موفقیت تحصیلی است. تحلیل مطالعات مختلف نشان می‌دهد که شبکه‌های عصبی مصنوعی به دلیل توانایی در پردازش داده‌های پیچیده و چندبعدی، نسبت به روش‌های سنتی پیش‌بینی عملکرد بهتری دارند. نتایج نشان می‌دهد که شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌توانند با تحلیل طیف گسترده‌ای از متغیرها، از جمله مشارکت در فعالیت‌های کلاسی، سوابق تحصیلی گذشته و عوامل دموگرافیک، عملکرد تحصیلی دانش‌آموزان را با دقت بالایی پیش‌بینی کنند. علیرغم پتانسیل بالای شبکه‌های عصبی، اجرای آن‌ها با چالش‌هایی مانند نیاز به داده‌های بزرگ و با کیفیت و پیچیدگی‌های مربوط به تفسیر نتایج مواجه است. این مطالعه به روندهای کنونی، الگوهای مشترک و محدودیت‌های استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای اهداف آموزشی پرداخته و با ارائه پیشنهاداتی برای تحقیقات آینده، بر ضرورت بررسی بیشتر مدل‌های یادگیری عمیق و بهبود قابلیت تفسیر نتایج شبکه‌های عصبی تأکید می‌کند. یافته‌های این مطالعه می‌تواند به طور عملی در محیط‌های آموزشی برای بهبود پیش‌بینی عملکرد دانش‌آموزان، حمایت از تصمیم‌گیری در سیاست‌گذاری آموزشی و در نهایت ارتقاء کیفیت آموزش مورد استفاده قرار گیرد.