تعد دراسة أداء الطلاب في التعليم الأساسي تحديًا كبيرًا لصياغة سياسات تعليمية فعالة في البرازيل. تقدم هذه الدراسة نهجًا مبتكرًا قائمًا على تقنيات الذكاء الاصطناعي، حيث قامت بتصنيف كفاءة الطلاب في الصف التاسع والمدارس الثانوية باستخدام بيانات دقيقة من نظام تقييم التعليم الأساسي (SAEB).

تتميز هذه الدراسة بتكامل أربع مصادر بيانات رئيسية: الخصائص الاجتماعية والاقتصادية للطلاب، ملفات المعلمين المهنية، مؤشرات المدرسة، وملفات إدارة المديرين. من خلال تحليل مقارن لأربعة خوارزميات تجميعية، أثبت نموذج Random Forest تفوقه حيث حقق دقة بلغت 90.2% ومنطقة تحت المنحنى (AUC) بلغت 96.7%.

ولكي نتجاوز مرحلة التنبؤ، استخدمنا تقنيات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير (Explainable AI - XAI) من خلال خوارزمية SHAP، التي كشفت أن المستوى الاجتماعي والاقتصادي المتوسط للمدرسة هو الأكثر تأثيرًا، مما يدل على أن العوامل النظامية لها تأثير أكبر من الخصائص الفردية.

تؤكد النتائج أن الأداء الأكاديمي هو ظاهرة نظامية مرتبطة بعمق بإيكولوجيا المدرسة. تقدم هذه الدراسة أداة قابلة للتفسير تستند إلى البيانات لدعم السياسات التي تهدف إلى تعزيز العدالة التعليمية من خلال معالجة الفجوات بين المدارس.

هل تعتقد أن النظام التعليمي يحتاج إلى تغييرات جذرية لضمان عدالة أكبر؟ شاركونا آراءكم في التعليقات.