مقایسه روش های هوش مصنوعی در مدیریت کیفیت اموزش و انتخاب بهترین راهکارها

این پژوهش، پتانسیل و چالش های استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت کیفیت آموزشی را بررسی می کند. با تمرکز بر سیستم های هوشمند تدریس (ITS)، و الگوریتم های یادگیری ماشین (ML) و پردازش زبان طبیعی (NLP) مطالعه نشان می دهد که ITS در مشخص سازی یادگیری و مشارکت دانش آموزان موثر است. الگوریتم های ML در پیش بینی عملکرد تحصیلی و شناسایی دانش آموزان نیازمند کمک، کارآمد هستند. NLP خودکارسازی و انجام وظایف اداری مانند مرتبه بندی، به مربیان کمک می کند. با این حال، نگرانی هایی درباره حریم خصوصی داده ها، سوگیری الگوریتمی و انجام هوش مصنوعی در سیستم های آموزشی وجود دارد. برای این چالش ها، استفاده از ITS برای یادگیری شخصی سازی شده توصیه می گردد. ML برای تحلیل های پیش بینی و تعیین مسائل مهم مانند عملکرد تحصیلی مفید است. NLP باید برای وظایف آینده به اقدام عمیق تر در هوش مصنوعی متمرکز شود. همچنین باید به ارتقای توسعه حرفه ای معلمان برای سازگاری با تغییرات ناشی از هوش مصنوعی توجه شود.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی (AI) ، مدیریت کیفیت آموزشی ، سیستم های آموزشی هوشمند (ITS) ، یادگیری ماشین (ML) ، پردازش زبان طبیعی (NLP) ، تحلیل پیش بینی