جمع وتحليل البيانات:
تتجمع البيانات المتعلقة بأداء الطلاب من مصادر متعددة، مثل:
أنظمة إدارة التعلم (LMS): مثل Moodle وBlackboard، حيث يتم تخزين بيانات تتعلق بدرجات الاختبارات، تقييمات المشاريع، والنشاطات اليومية.
التفاعلات الرقمية: مثل نتائج التفاعل مع المحتوى التعليمي عبر الإنترنت، الوقت الذي قضاه الطلاب في دراسة مواد معينة، ومدى التفاعل مع الموارد الإلكترونية مثل الفيديوهات والاختبارات التفاعلية.
الاستجابات لأسئلة الاختبارات: جمع بيانات من اختبارات الطلاب يساعد في تقييم مستوى فهمهم للمواضيع المختلفة.
أنواع البيانات التي يتم تحليلها:
البيانات الأكاديمية: مثل الدرجات والاختبارات والعلامات.
البيانات السلوكية: مثل الوقت الذي يقضيه الطلاب في إتمام الأنشطة التعليمية، وتفاعلهم مع المنصات التعليمية.
البيانات الاجتماعية: مثل نشاطات المشاركة في المناقشات، التعاون الجماعي، وتفاعل الطلاب مع بعضهم البعض.
تحليل البيانات باستخدام الخوارزميات:
تحليل البيانات الوصفية: يتم استخدام تقنيات تحليل البيانات لتحديد الأنماط الأساسية في أداء الطلاب. على سبيل المثال، يمكن معرفة الطلاب الذين يحققون نتائج منخفضة في اختبار معين أو الذين يواجهون صعوبة في موضوع محدد.
التنبؤ بالأداء المستقبلي: باستخدام خوارزميات التعلم الآلي مثل خوارزميات الانحدار (Regression Algorithms) أو الشبكات العصبية الاصطناعية (Neural Networks)، يمكن للأنظمة التنبؤ بما إذا كان الطالب سيواجه صعوبة في اجتياز اختبار مستقبلي بناءً على أدائه في الاختبارات السابقة.
تقنيات التعلم الآلي المستخدمة في التحليل:
التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning):
في هذا النوع من التعلم الآلي، يتم تدريب الأنظمة باستخدام بيانات مُعلمة (أي بيانات تحتوي على نتائج معروفة)، مثل تقييمات الطلاب من اختبارات سابقة. يمكن استخدام هذه البيانات لتدريب النماذج التي يمكنها التنبؤ بنتائج اختبارات الطلاب المستقبلية بناءً على بيانات الأداء السابقة.
التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning):
تستخدم هذه التقنيات عندما لا تكون هناك نتائج معروفة. على سبيل المثال، يمكن استخدام تقنيات التجميع (Clustering) لتقسيم الطلاب إلى مجموعات بناءً على سلوكياتهم التعليمية، مثل الطلاب الذين يواجهون صعوبة في مادة معينة مقابل الذين يتفوقون.
الأنظمة التوصيلية (Recommender Systems):
يمكن للأنظمة الذكية تقديم توصيات مخصصة للطلاب بناءً على أدائهم السابق. على سبيل المثال، إذا أظهر الطالب ضعفًا في مادة الرياضيات، يمكن للمنصة التعليمية توجيهه إلى موارد تعليمية إضافية لتحسين مستواه في هذا المجال.