هوش مصنوعی، چالش ها و فرصت های سنجش کلاسی در مدارس

این مقاله مروری علمی به مفاهیم، چالش ها و فرصت های ادغام هوش مصنوعی (AI) در ارزیابی کلاس درس می پردازد. این پژوهش بررسی می کند که چگونه فناوری های هوش مصنوعی می توانند شیوه های ارزیابی سنتی را از طریق بازخورد شخصی، بینش های مبتنی بر داده و استراتژی های ارزیابی تطبیقی متناسب با نیازهای دانش آموزان تغییر دهند. از سوی دیگر، فرصت های ارائه شده توسط هوش مصنوعی در متحول کردن شیوه های ارزیابی شامل بازخورد بلادرنگ، تجربیات یادگیری شخصی و توانایی تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده های دانش آموز برای بهبود فرآیندهای ارزیابی است. تجزیه و تحلیل جامع در این مقاله شامل ادبیات فعلی، روش شناسی های نوظهور، معیارهای ارزیابی و تشخیص ناهنجاری در زمان واقعی برای ارزیابی کلاس درس با استفاده از هوش مصنوعی است. اهمیت جمع آوری داده ها، پیش پردازش، و معیارهای ارزیابی قوی در سنجش اثربخشی فناوری های هوش مصنوعی در افزایش نتایج یادگیری دانش آموزان و شیوه های آموزشی را برجسته می کند. این مطالعه همچنین بر مشارکت در این زمینه، از جمله شناسایی چالش های جدید، پیشنهاد توصیه های مبتنی بر شواهد، و پیشبرد روش های تحقیق در هنگام گنجاندن هوش مصنوعی در آموزش تاکید می کند. علاوه بر این، نتایج، پیامدهای تحقیقات آینده، و پیامدهای مداخلات سیاستی برای تسهیل استقرار مسئول هوش مصنوعی در محیط های آموزشی را مورد بحث قرار می دهد. این مقاله با روشن کردن پتانسیل تحول آفرین فناوری های هوش مصنوعی در شکل دهی مجدد پارادایم های ارزیابی کلاس درس به منظور ایجاد یک محیط یادگیری سازگارتر، عادلانه تر و دانش آموز محور که منجر به موفقیت تحصیلی و بهبود مستمر می شود، به پایان می رسد.

کلیدواژه ها:

فناوری هوش مصنوعی ، سنجش کلاسی ، ارزشیابی نوین ، تحول سنجش ، بازخورد بلادرنگ