استفاده از یادگیری عمیق برای شخصی سازی محتوای آموزشی و بهبود نتایج یادگیری

این مقاله به بررسی نقش یادگیری عمیق در شخصی سازی محتوای آموزشی، افزایش تعامل دانش آموز و بهبود نتایج یادگیری می پردازد. این مطالعه اهمیت آموزش متناسب با نیازهای مختلف دانش آموزان را برجسته کرده و چالش های سیستم های سنتی که یادگیری عمیق می تواند آن ها را به طور موثری برطرف کند، بیان می کند. از طریق مدل هایی مانند CNNs، LSTMs و RNNs، سیستم های یادگیری عمیق با تحلیل داده ها و تعاملات دانش آموزان، محتوای آموزشی را به صورت پویا تنظیم می کنند. روش های بررسی شده شامل توصیه های محتوای تطبیقی و تحلیل های پیش بینانه است که در آن ها مدل های یادگیری عمیق عملکرد دانش آموزان را پیش بینی می کنند و مداخلات زودهنگام برای دانش آموزان در معرض خطر را ممکن می سازند. تحلیل ها همچنین به شناسایی احساسات و تعاملات اشاره دارند که با استفاده از داده های بصری و دنباله ای، تحویل محتوای آموزشی را به صورت بلادرنگ اصلاح می کنند و در نتیجه محیط یادگیری هوشمند احساسی ایجاد می کنند. روندهای نوظهوری مانند یادگیری عمیق چندوجهی و کاربردهای آموزشی در متاورس مورد بررسی قرار گرفته اند که نشان می دهند این رویکردها چگونه تجربه های یادگیری شخصی سازی شده و تعاملی تر را افزایش می دهند. به پایداری نیز پرداخته شده و بر اهمیت سیستم های AI با مصرف بهینه منابع و دسترسی فراگیر در ترویج عدالت آموزشی تاکید شده است. یافته ها نشان دهنده نیاز به ادامه تحقیقات برای بهبود تفسیرپذیری مدل و اعمال شیوه های اخلاقی در مدیریت داده ها هستند. در نهایت، مقاله بر نیاز به همکاری بیشتر بین معلمان، دانشمندان داده و سیاست گذاران برای بهره گیری موثر از AI در آموزش تاکید می کند.

کلیدواژه ها:

یادگیری عمیق ، آموزش شخصی سازی شده ، یادگیری تطبیقی ، تعامل دانش آموز ، تحلیل پیش بینانه