تحلیل الگوهای یادگیری و پیش‌بینی عملکرد تحصیلی دانش‌آموزان در آموزش مجازی با بهره‌گیری از الگوریتم‌های داده‌کاوی

نویسندگان

  • عاطفه السادات قریشی گروه مديريت، واحد قزوین ، دانشگاه آزاد اسلامی ، قزوین ، ایران. نویسنده
  • یونس وکیل الرعایا گروه مديريت ، واحد مهدیشهر ، دانشگاه آزاد اسلامی ، مهدیشهر ، ایران نویسنده مسئول https://orcid.org/0000-0003-3249-6509
  • فریده حق شناس کاشانی گروه مدیریت، واحد تهران مرکزی ، دانشگاه آزاد اسلامی ، تهران ، ایران. نویسنده https://orcid.org/0000-0001-7428-960X
  • علی اکبر امین بیدختی گروه مدیریت، دانشگاه سمنان، سمنان، ایران نویسنده https://orcid.org/0000-0001-7428-960X

کلمات کلیدی:

آموزش مجازی, یادگیری آنلاین, پیش‌بینی عملکرد تحصیلی, الگوریتم‌های داده‌کاوی

چکیده

هدف این پژوهش شناسایی الگوهای یادگیری دانش‌آموزان در محیط آموزش مجازی و پیش‌بینی عملکرد تحصیلی آنان با استفاده از الگوریتم‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین بود. این پژوهش با رویکرد داده‌محور و با بهره‌گیری از روش‌های داده‌کاوی آموزشی انجام شد. جامعه آماری شامل دانش‌آموزان دوره دوم متوسطه استان سمنان بود که از میان آنان داده‌های مربوط به 400 دانش‌آموز فعال در محیط آموزش مجازی گردآوری شد. داده‌ها از سامانه‌های آموزش برخط، پایگاه‌های اطلاعاتی مدارس و فرم‌های الکترونیکی استخراج گردید و شامل متغیرهایی نظیر خودتنظیمی یادگیری، مهارت‌های دیجیتالی، حمایت خانوادگی، کیفیت بازخورد معلم، انگیزش تحصیلی و عملکرد قبلی بود. پس از مرحله پاکسازی، نرمال‌سازی و حذف داده‌های ناقص، الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی الگوهای یادگیری و الگوریتم‌های جنگل تصادفی، XGBoost، شبکه عصبی MLP، درخت تصمیم، SVM، KNN، رگرسیون لجستیک و Naive Bayes برای پیش‌بینی عملکرد تحصیلی مورد استفاده قرار گرفتند. ارزیابی مدل‌ها با شاخص‌های Accuracy، Recall، Precision و F1-Score انجام شد. نتایج خوشه‌بندی سه الگوی اصلی یادگیری شامل «یادگیرندگان مستقل و موفق»، «یادگیرندگان در معرض خطر» و «یادگیرندگان با پتانسیل نهفته» را شناسایی کرد. خوشه اول دارای خودتنظیمی، مهارت دیجیتالی و حمایت خانوادگی بالا بود، در حالی که خوشه دوم با ضعف در مهارت‌های خودتنظیمی و شرایط نامناسب یادگیری مشخص شد. الگوریتم جنگل تصادفی با دقت 92 درصد، Recall برابر با 92.8 درصد و F1-Score معادل 91 درصد بهترین عملکرد را در پیش‌بینی عملکرد تحصیلی نشان داد. الگوریتم XGBoost در رتبه دوم و شبکه عصبی مصنوعی در رتبه سوم قرار گرفتند. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها نشان داد که متغیرهای خودتنظیمی یادگیری، کیفیت بازخورد معلم و حمایت خانوادگی بیشترین تأثیر را بر عملکرد تحصیلی دانش‌آموزان دارند. یافته‌های پژوهش نشان داد که الگوهای یادگیری دانش‌آموزان در محیط‌های آموزش مجازی ناهمگن بوده و ترکیبی از عوامل شناختی، انگیزشی، تعاملی و محیطی در موفقیت تحصیلی آنان نقش دارد. همچنین، الگوریتم‌های داده‌کاوی به‌ویژه جنگل تصادفی، توانایی بالایی در تحلیل داده‌های آموزشی و پیش‌بینی عملکرد تحصیلی دارند و می‌توانند مبنایی برای طراحی آموزش‌های شخصی‌سازی‌شده و تصمیم‌گیری هوشمند در نظام‌های آموزشی مجازی فراهم سازند.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Al Shanableh, N., Alzyoud, M. S., Khalil, A., Benlamine, M., Kraidia, I., Damrah, S., & Tabakhi, A. M. (2026). Forecasting students' academic performance in educational data using machine learning techniques. International Journal of Information and Communication Technology Education, 22(1). https://doi.org/10.4018/IJICTE.399756

Alam, M., Al Mamun, M., Pramanik, M. N. H., Jahan, I., Khan, M. R., Dishi, T. T., Akter, S. H., Jothi, Y. M., Shanta, T. A., & Hossain, M. J. (2022). Paradigm shifting of education system during COVID-19 pandemic: A qualitative study on education components. Heliyon, 8(12), e11927. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e11927

Alshammari, S. H., & Alrehaili, T. A. (2025). The effect of teaching, social, and cognitive presence on student engagement in online courses: A structural equation modelling approach. Acta Psychologica, 258, 105183. https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2025.105183

Ataei, A., Rahimi, G., & Shirzad, A. (2024). Applications of data mining in education. Quarterly Journal of Strategic Research in Teaching and Education, 1(13), 59-77.

Azhineh, A., Esmaeili, Z., Seyedahmadi, M. S., & Souri, M. (2025). Designing an adaptive cognitive learning algorithm using educational data mining to predict and improve students' academic performance in virtual environments. Twenty-Second National Conference on Law, Social Sciences and Humanities, Psychology and Counseling,

Cerezo, R., Lara, J. A., Azevedo, R., & Romero, C. (2024). Reviewing the differences between learning analytics and educational data mining: Towards educational data science. Computers in human Behavior, 154, 108155. https://doi.org/10.1016/j.chb.2024.108155

Costa, A., Moreira, D., Casanova, J., Azevedo, A., Goncalves, A., Oliveira, I., Azevedo, R., & Dias, P. C. (2024). Determinants of academic achievement from the middle to secondary school education: A systematic review. Social Psychology of Education, 27, 3533-3572.

Dietrich, J., Greiner, F., Weber Liel, D., Berweger, B., Kaempfe, N., & Kracke, B. (2021). Does an individualized learning design improve university student online learning? A randomized field experiment. Computers in human Behavior, 122, 106819. https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.106819

Ghanaati, R., & Jamebozorg, Z. (2023). Designing the learning environment of virtual education based on creative assessment methods and its impact on the learning of the second year elementary school students. Journal of Psychological Science, 22(132), 111-132. https://doi.org/10.52547/JPS.22.132.2503

Haleem, A., Javaid, M., Qadri, M. A., & Suman, R. (2022). Understanding the role of digital technologies in education: A review. Sustainable Operations and Computers, 3, 275-285. https://doi.org/10.1016/j.susoc.2022.03.004

Imran, M., Almusharraf, N., & Abbasova, M. Y. (2025). Digital learning transformation: A study of teachers' post COVID-19 experiences. Social Sciences & Humanities Open, 11, 101228. https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2024.101228

Jafari Aghdam, F., Jadidzadeh, A., Naji Esfahani, S. M., & Pourtaghi Rastgoo Moghadam, S. (2023). The effect of virtual education on students' academic performance during the coronavirus pandemic: A case study of economics students at the University of Tehran. Quarterly Journal of Economic Research, 58(4), 565-592.

Jiang, S., Li, H., & Gan, D. (2025). Technology acceptance model for online education: Identifying interdisciplinary topics and their evolution based on BERTopic model. Social Sciences & Humanities Open, 12, 101831. https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2025.101831

Jiao, H., Wang, T., Libaers, D., Yang, J., & Hu, L. (2025). The relationship between digital technologies and innovation: A review, critique, and research agenda. Journal of Innovation & Knowledge, 10(1), 100638. https://doi.org/10.1016/j.jik.2024.100638

Jin, S. H., Im, K., Yoo, M., Roll, I., & Seo, K. (2023). Supporting students' self-regulated learning in online learning using artificial intelligence applications. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, 37. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00392-3

Kazemi Mehr, B., & Salehi, M. (2023). The classroom in the digital world: Exploring educational innovations based on web-based learning models. First International Conference on New Horizons in Education in the Third Millennium,

Khosravi, Z., Nazari, Z., & Aminnejad, F. (2025). Innovative virtual learning models in Iran's education system. First International Conference on New Horizons in Learning Psychology and Education from the Teacher's Perspective,

Kim, D., Lee, Y., Leite, W. L., & Huggins Manley, A. C. (2020). Exploring student and teacher usage patterns associated with student attrition in an open educational resource supported online learning platform. Computers & Education, 156, 103961. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2020.103961

Kolahi Zadeh, N., Heshmati Amin, S., & Kheiri, Z. (2025). Investigating the effects of student interaction and participation in virtual educational networks on improving their academic achievements. Fourth National Conference on New Developments in Developmental and Educational Psychology, Bandar Abbas.

Maniyan, S., Ghousi, R., & Haeri, A. (2024). Data mining based decision support system for educational decision makers: Extracting rules to enhance academic efficiency. Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 100242. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100242

Ministry of Education of, I. (2022). Report on students' academic performance during the virtual education period.

Mousizadeh Ahaghi, M. (2025). Analyzing the effect of e-learning and virtual education environments on the development of learners' cognitive, metacognitive, and self-regulation skills. Sixth International Conference on Educational Sciences, Counseling, Psychology, and Social Sciences,

Rahbar Karbasdehi, F., & Rahbar Karbasdehi, E. (2021). Virtual education of students during the 2019 coronavirus pandemic: Problems and solutions. Journal of Yazd Center for Medical Sciences Education Studies and Development, 16(3), 224-225.

Rezai, A., Ahmadi, R., Ashkani, P., & Hosseini, G. H. (2025). Implementing active learning approach to promote motivation, reduce anxiety, and shape positive attitudes: A case study of EFL learners. Acta Psychologica, 253, 104704. https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2025.104704

Rostamzadeh, F., Shojaabadi, S., & Asadi, S. (2023). The effect of virtual education on achievement motivation and academic achievement of elementary school students in Urmia County in the 2021-2022 academic year. International Conference on Management and Industry,

Salari, M., Radfar, R., & Faghihi, M. (2024). Predicting students' performance using machine learning and educational data mining algorithms: A case study of Shahed University. Intelligent Business Management Studies, 13(47), 315-366.

Salimi, S., Bahari, A., & Moudi, B. (2021). Analyzing elementary teachers' lived experiences of the strengths and weaknesses of the Shad educational network during the COVID-19 pandemic. New Educational Approaches, 16(2), 81-98.

Singh, M., James, P. S., Paul, H., & Bolar, K. (2022). Impact of cognitive behavioral motivation on student engagement. Heliyon, 8(7), e09843. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e09843

Song, Y., & Vermunt, J. D. (2021). A comparative study of learning patterns of secondary school, high school and college students. Studies in Educational Evaluation, 68, 100958. https://doi.org/10.1016/j.stueduc.2020.100958

Torbati Nejad, H., Shahvarani, M., & Hojgozari, R. (2022). Investigating the effect of virtual education on students' learning with emphasis on strategies to increase effectiveness. New Advances in Psychology, Educational Sciences and Education, 5(46), 129-138.

Towner, E., Chierchia, G., & Blakemore, S. J. (2023). Sensitivity and specificity in affective and social learning in adolescence. Trends in Cognitive Sciences, 27(7), 642-655. https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.04.002

van de Werfhorst, H. G., Kessenich, E., & Geven, S. (2022). The digital divide in online education: Inequality in digital readiness of students and schools. Computers and Education Open, 3, 100100. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2022.100100

Verstege, S., Zhang, Y., Wierenga, P., Paquette, L., & Diederen, J. (2024). Using sequential pattern mining to understand how students use guidance while doing scientific calculations. Technology, Knowledge and Learning, 29, 897-920. https://doi.org/10.1007/s10758-023-09668-8

Waheed, H., Hassan, S. U., Aljohani, N. R., Hardman, J., Alelyani, S., & Nawaz, R. (2020). Predicting academic performance of students from VLE big data using deep learning models. Computers in human Behavior, 104, 106189. https://doi.org/10.1016/j.chb.2019.106189

Yagci, M. (2022). Educational data mining: Prediction of students' academic performance using machine learning algorithms. Smart Learning Environments, 9, 11. https://doi.org/10.1186/s40561-022-00192-z

Yan, F., Wu, N., & Iliyasu, A. M. (2022). Framework for identifying and visualising emotional atmosphere in online learning environments in the COVID-19 era. Applied Intelligence, 52, 9406-9422. https://doi.org/10.1007/s10489-021-02916-z

Zare Nasab, M., & Jamebozorg, Z. (2025). Challenges and opportunities of using artificial intelligence in elementary education: From the perspective of novice teachers. Technology and Knowledge Studies in Education, 5(1), 35-50.

Zeinali, B., & Daneshmand, A. (2025). Factors affecting technology-based educational and research efficiency of elementary teachers with emphasis on professional skill development. Research and Innovation in Elementary Education, 7(1), 22-42.

Zhao, Y., Li, Y., Ma, S., Xu, Z., & Zhang, B. (2025). A meta-analysis of the correlation between self-regulated learning strategies and academic performance in online and blended learning environments. Computers & Education, 230, 105279. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2025.105279

دانلودها

گاه‌شمار انتشار

چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش

شماره

نوع مقاله

مقالات

نحوه استناد به مقاله

قریشی ع. ا., وکیل الرعایا ی., حق شناس کاشانی ف. ., & امین بیدختی ع. ا. . (1405). تحلیل الگوهای یادگیری و پیش‌بینی عملکرد تحصیلی دانش‌آموزان در آموزش مجازی با بهره‌گیری از الگوریتم‌های داده‌کاوی. یادگیری هوشمند و تحول مدیریت, 1-24. https://jilmt.com/index.php/jilmt/article/view/310

مقالات بیشتر خوانده شده از همین نویسنده