تحليل بيانات أداء الطلاب باستخدام التعلم الآلي يمكن أن يكون له تأثير عميق في تحسين نتائج التعلم. من خلال جمع البيانات وتحليلها بشكل دقيق، يمكن تزويد المعلمين بأدوات قوية لتحسين استراتيجيات التدريس، تخصيص المحتوى التعليمي، وتقديم توجيهات و تغذية راجعة فورية للطلاب، مما يسهم في تحقيق نتائج تعليمية أفضل.

المراجع:
Baker, R.S.J.d., & Inventado, P.S. (2014). Educational Data Mining and Learning Analytics. Springer.

هذا الكتاب يقدم دليلاً شاملاً حول كيفية استخدام تقنيات تحليل البيانات و التعلم الآلي في التعليم لتحسين نتائج الطلاب.
Siemens, G. (2013). Learning Analytics: The Emergence of a Discipline. International Journal of Learning Analytics and Artificial Intelligence.

يعرض هذا البحث تعلم الآلة و تحليل البيانات كأدوات رئيسية لتحسين تجربة التعلم.
Chawla, N.V., & Gionis, A. (2014). Data Mining and Machine Learning in Education. Springer.

يتناول هذا الكتاب استخدام تقنيات التعلم الآلي و التنقيب في البيانات لتحليل أداء الطلاب وتحسين عملية التعليم.
Kulik, C.L.C., & Kulik, J.A. (2009). Effectiveness of Intelligent Tutoring Systems: A Meta-analytic Review. Review of Educational Research.

يقدم هذا البحث تحليلًا ميتا حول فعالية أنظمة التعليم الذكي باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل أداء الطلاب.