کاربرد هوش مصنوعی در شناسایی و تحلیل احساسات و نیازهای عاطفی دانش آموزان برای بهبود فرآیند آموزشی

با گسترش فناوری های نوین، به ویژه هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)، نظام های آموزشی در مسیر تحول قرار گرفته اند. یکی از حوزه های نوظهور در این زمینه، استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی و تحلیل احساسات و نیازهای عاطفی دانش آموزان به منظور ارتقای کیفیت فرآیند یاددهی–یادگیری است. در سال های اخیر، پژوهش ها نشان داده اند که مولفه های عاطفی همچون انگیزه، اضطراب، شادی، خستگی و استرس تاثیر مستقیمی بر عملکرد تحصیلی و مشارکت فعال دانش آموزان دارند. از این رو، هوش مصنوعی با بهره گیری از ابزارهایی مانند پردازش چهره (Face Recognition)، تحلیل صوت و لحن، پردازش زبان طبیعی (NLP) و سیستم های یادگیری تطبیقی (Adaptive Learning Systems) می تواند وضعیت هیجانی دانش آموزان را شناسایی کرده و متناسب با آن، محتوا و روش تدریس را تنظیم نماید.این مقاله مروری با هدف بررسی کاربردهای موجود و ظرفیت های بالقوه هوش مصنوعی در تحلیل هیجانات دانش آموزان نگاشته شده است. ابتدا مبانی نظری احساسات در آموزش و نقش هیجانات در فرآیند یادگیری مرور می شود؛ سپس فناوری های کلیدی مورد استفاده در شناسایی احساسات معرفی می گردند. در ادامه، مزایا و فرصت های حاصل از این رویکرد همچون بهبود تعامل معلم-دانش آموز، افزایش انگیزش درونی و پیشگیری از افت تحصیلی بررسی شده اند. همچنین چالش هایی نظیر حفظ حریم خصوصی، سوگیری الگوریتمی و نیاز به چارچوب های اخلاقی نیز مورد بحث قرار گرفته است. در نهایت پیشنهاداتی برای بهره برداری ایمن و موثر از این فناوری ها ارائه شده است.نتایج این مرور نشان می دهد که هوش مصنوعی، با وجود محدودیت ها، می تواند ابزاری توانمند برای درک بهتر جنبه های عاطفی یادگیری و حرکت به سوی آموزش انسانی تر و شخصی سازی شده باشد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، آموزش عاطفی ، تحلیل احساسات ، یادگیری تطبیقی ، یادگیری شخصی سازی شده ، پردازش زبان طبیعی ، بینایی ماشین ، آموزش هوشمند