نقش فناوری های هوشمند در شخصی سازی ارزیابی یادگیری خودراهبردی

یادگیری خودراهبردی (SDL) به عنوان یکی از شایستگی های کلیدی در عصر دانش بنیان، اهمیتی روزافزون یافته است. با این حال، ارزیابی موثر و معتبر این نوع یادگیری، به ویژه با تاکید بر نیازهای منحصر به فرد فراگیران، با چالش های قابل توجهی در روش های سنتی مواجه است. ظهور فناوری های هوشمند، به خصوص هوش مصنوعی (AI)، فرصت های بی سابقه ای را برای غلبه بر این چالش ها و تحقق ارزیابی شخصی سازی شده در بستر یادگیری خودراهبر فراهم آورده است. هدف این مقاله مروری، تحلیل و بررسی جامع نقش و ظرفیت های فناوری های هوشمند در شخصی سازی فرآیندهای ارزیابی یادگیری خودراهبردی است. این مقاله با مرور نظام مند منابع و پژوهش های اخیر داخلی و خارجی، به تبیین مبانی نظری یادگیری خودراهبردی، قابلیت های کلیدی هوش مصنوعی در آموزش (مانند یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و تحلیل یادگیری) و اصول شخصی سازی در ارزیابی می پردازد. یافته های مرور نشان می دهد که هوش مصنوعی می تواند از طریق کاربردهای متنوعی به شخصی سازی ارزیابی SDL کمک کند. این کاربردها شامل توسعه سیستم های ارزیابی تطبیقی هوشمند که سطح دشواری را با توانایی فراگیر تنظیم می کنند، ابزارهای خودکارسازی تصحیح و ارائه بازخوردهای فوری، دقیق و هدفمند، پیاده سازی داشبوردهای تحلیل یادگیری برای کمک به خودنظارتی فراگیران، و استفاده از ارزیابی مبتنی بر بازی و پنهان برای سنجش مهارت های پیچیده و فرآیندهای یادگیری می شود. این فناوری ها امکان جمع آوری و تحلیل داده های گسترده از تعاملات یادگیری را فراهم کرده و به ایجاد تصویری جامع و پویا از پیشرفت هر فراگیر کمک می کنند. با وجود پتانسیل های چشمگیر، چالش هایی نظیر مسائل اخلاقی، حریم خصوصی داده ها، سوگیری الگوریتمی و نیاز به زیرساخت و آموزش مناسب نیز وجود دارد که باید مورد توجه قرار گیرند. نتیجه گیری می شود که استفاده متفکرانه و مسئولانه از فناوری های هوشمند می تواند به طور قابل ملاحظه ای اثربخشی و کارایی ارزیابی یادگیری خودراهبردی را از طریق شخصی سازی افزایش دهد و به توانمندسازی فراگیران در مسیر یادگیری مادام العمر یاری رساند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری خودراهبر ، ارزیابی شخصی سازی شده ، فناوری های هوشمند ، تحلیل یادگیری ، بازخورد هوشمند