بررسی روش های یادگیری انتقالی برای بهبود عمومیت مدل های هوش مصنوعی در مدارس

عمومیت مدل های هوش مصنوعی در محیط های مدرسه ای یک عامل کلیدی در اجرای موفق آنها است. این مطالعه پتانسیل روش های یادگیری انتقالی را در بهبود عمومیت مدل های هوش مصنوعی در مدارس بررسی می کند. ما کاربرد یادگیری انتقالی را در سازگاری مدل های هوش مصنوعی با محیط های مدرسه ای مختلف و جمعیت دانش آموزی بررسی می کنیم و مزایا و محدودیت های این رویکرد را بررسی می کنیم. نتایج ما نشان می دهد که یادگیری انتقالی می تواند به طور قابل توجهی عملکرد مدل های هوش مصنوعی را در محیط های مدرسه ای بهبود بخشد، به ویژه در وظایف مانند ارزیابی دانش آموزان و یادگیری شخصی سازی شده. با این حال، ما همچنین چالش ها و محدودیت های مرتبط با استفاده از یادگیری انتقالی در محیط های آموزشی را شناسایی می کنیم. این مطالعه به توسعه مدل های هوش مصنوعی موثرتر و سازگارتر که بتوانند نتایج یادگیری و تجربیات آموزشی را در مدارس بهبود بخشند، کمک می کند.

کلیدواژه ها:

مدارس ، یادگیری انتقالی ، هوش مصنوعی