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

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 تاکید 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.

analysis of the impact of artificial neural networks on predicting students' academic success

the use of artificial neural networks (anns) has become increasingly prevalent in educational research, particularly in predicting students' academic success. this article provides a comprehensive review and descriptive analysis of studies conducted on the application of anns in forecasting educational outcomes. the review covers the historical evolution of anns, their applications in education, and specifically their use in predicting academic success. through the analysis of various studies, it was found that anns outperform traditional predictive methods due to their ability to process complex, multidimensional data. the results indicate that anns can accurately predict student performance by analyzing a wide range of variables, including participation in class activities, past academic records, and demographic factors. despite their potential, the implementation of anns faces challenges such as the need for large, high-quality datasets and the complexity of interpreting the results. this study highlights the current trends, common patterns, and limitations in using anns for educational purposes. it concludes with recommendations for future research, emphasizing the need for further exploration of deep learning models and improved interpretability of ann outcomes. the findings of this study can be practically applied in educational settings to enhance student performance prediction, support decision-making in educational policy, and ultimately improve the quality of education.