هوش مصنوعی و سنجش تحصیلی: بررسی تاثیر ارزیابی خودکار و تحلیل داده های آموزشی بر عملکرد دانش آموزان

در دنیای آموزش، فناوری های نوین به ویژه هوش مصنوعی، می توانند نقش مهمی در بهبود کیفیت ارزیابی های تحصیلی ایفا کنند. ارزیابی های خودکار، که از الگوریتم های پیشرفته یادگیری ماشین و تحلیل داده های آموزشی بهره می برند، قادر به ارائه ارزیابی های دقیق و سریع تری نسبت به روش های سنتی هستند. این سیستم ها با استفاده از داده کاوی، می توانند الگوهای یادگیری دانش آموزان را شناسایی کرده و پیش بینی های دقیقی از عملکرد تحصیلی آن ها ارائه دهند. علاوه بر این، بازخوردهای فوری که توسط این سیستم ها ارائه می شود، می تواند به دانش آموزان کمک کند تا نقاط ضعف خود را شناسایی و در راستای بهبود عملکرد خود گام بردارند. با وجود این مزایا، پیاده سازی این فناوری ها با موانعی همراه است. از جمله موانع اساسی می توان به مسائل مربوط به حفظ حریم خصوصی داده ها، نگرانی های اخلاقی و امنیتی اشاره کرد که می تواند مانع از پذیرش گسترده این سیستم ها در مدارس شود. همچنین، نیاز به آموزش معلمان برای استفاده موثر از این سیستم ها و تطبیق آن ها با فرآیندهای آموزشی سنتی از دیگر موانع پیش روی این فناوری ها است. اگرچه سیستم های ارزیابی خودکار می توانند دقت و سرعت ارزیابی ها را بهبود بخشند، اما روش های سنتی نیز همچنان در شناسایی جنبه های اجتماعی و روان شناختی دانش آموزان و ایجاد بازخوردهای شخصی شده موثر هستند. در این راستا، یک رویکرد ترکیبی که از مزایای هر دو روش بهره برداری کند، می تواند به بهبود فرآیندهای ارزیابی و یادگیری کمک کند. این تحقیق همچنین بر لزوم توجه به ملاحظات اخلاقی و امنیتی در استفاده از سیستم های هوش مصنوعی تاکید کرده و پیشنهاداتی برای بهبود پیاده سازی این سیستم ها در مدارس ارائه می دهد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، سنجش تحصیلی ، داده های آموزشی ، عملکرد دانش آموزان