الملخص هذه الدراسة تحقق في تطبيق خوارزميات التعلم الآلي لتحليل اتجاهات الطلاب نحو التعليم الرياضي عن بُعد، مع التركيز على الفعالية المدركة وقدرة الطلاب على تعلم المحتوى الرياضي بنجاح واعتناقه في بيئة عبر الإنترنت. تم جمع البيانات من 1154 طالبًا في مستويات تعليمية مختلفة باستخدام استبيان مكون من 28 عنصرًا على مقياس ليكرت حول التعلم الرياضي عن بُعد. تم تطبيق خط أنابيب تعلم آلي يتضمن تقنيات تحضير البيانات المتعددة وخوارزميات التعلم الآلي على سؤالين رئيسيين للتنبؤ. على عكس الدراسات التي تركز بشكل أساسي على الوصف أو نموذج واحد في هذا المجال، فإن هذه المناهج تقيم كل من الأداء التنبؤي واستقرار العناصر المختارة من الاستبيان عبر الكثير من تكوينات النماذج، مما يوفر رؤى تربوية أكثر قوة وقابلية للتفسير. تُظهر النتائج أن طريقة إزالة الميزات التكرارية كانت الأكثر فعالية في اختيار الميزات، بينما حققت الغابة العشوائية، مصنف Ridge وNaive Bayes التصنيفي أقوى أداء تنبؤي إجمالي عبر السؤالين. تؤكد هذه النتائج قيمة دمج تقنيات اختيار الميزات وخوارزميات التعلم الآلي لاستخلاص رؤى قوية وقابلة للتفسير من بيانات الاستبيانات التعليمية، مع تسليط الضوء أيضًا على أهمية استراتيجيات التعلم عن بُعد المنظّمة جيدًا في التعليم الرياضي. المنهجية قابلة للتكيف بسهولة مع تخصصات أكاديمية أخرى، مما يوفر للمعلمين إطارًا مدفوعًا بالبيانات لتحسين تصميم وفعالية التعلم عبر الإنترنت.
درس Švičević وآخرون (الجمعة) هذا السؤال.