استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتصنيف الطلبة بناء على أساليب التعلم المفضلة لديهم

الملخص

مع تزايد الطلب على التعلّم الإلكتروني، أُجريت دراسات عديدة لتحسين جودة العملية التعليمية. ونتيجةً لهذه الدراسات، أشار الباحثون إلى أن مراعاة الفروق الفردية (أنماط التعلّم) بين الطلاب شرط أساسي لتعزيز مشاركتهم وأدائهم. تستخدم أنظمة التعليم التكيفية أدواتٍ لتحديد تفضيلات الطلاب، وبالتالي تزويدهم بالمواد واستراتيجيات التعلّم التي تتناسب مع أنماطهم. هناك توجه حديث نحو استخدام مصنّفات الذكاء الاصطناعي لتحديد أنماط التعلّم تلقائيًا دون إزعاج الطلاب. تهدف هذه الدراسة إلى تقديم نموذج قائم على الذكاء الاصطناعي قادر على التنبؤ بأنماط التعلّم بفعالية بناءً على خصائص الإدخال الرئيسية، وتشمل أنماط التعلّم الناتجة: اللفظي، والبصري، والسلبي، والنشط. استخدمت هذه الورقة البحثية مجموعة بيانات من عمل سابق للمؤلفين، وطُبّقت أربعة مصنّفات للتعلّم الآلي: شجرة القرار، والغابة العشوائية، وآلة المتجهات الداعمة، والشبكة العصبية. تشير النتائج التجريبية إلى أن خوارزميات التعلّم الآلي قادرة على تصنيف أنماط تعلّم الطلاب وتحديدها بفعالية.