هوش مصنوعی به عنوان معلم دیجیتال: بررسی کاربردها و محدودیت ها

هوش مصنوعی به عنوان یک پارادایم تحول آفرین در عصر دیجیتال، در حال بازتعریف بنیادهای نظام آموزشی است. این مطالعه با روش توصیفی-تحلیلی به بررسی نقش فناوری های هوش مصنوعی شامل یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و سیستم های توصیه گر در حوزه آموزش می پردازد. یافته ها نشان می دهد که الگوریتم های هوش مصنوعی با تحلیل داده های یادگیری، شناسایی الگوهای شناختی و پیش بینی نیازهای آموزشی، امکان شخصی سازی محتوا با دقت ۸۷% را فراهم می کنند. از جمله دستاوردهای کلیدی می توان به توسعه سیستم های تدریس هوشمند (ITS) با قابلیت تطبیق پویای محتوا، چت بات های آموزشی با دقت پاسخگویی ۹۲% و سیستم های ارزیابی خودکار با کاهش ۴۰% خطای تصحیح اشاره کرد. با این حال، چالش های معناداری از جمله سوگیری الگوریتمی (با میانگین خطای ۱۵% در گروه های اقلیت)، مسائل امنیت داده (نشت ۲۳% از اطلاعات در سیستم های آزمایشی) و نیاز به سرمایه گذاری اولیه بالا (به طور متوسط ۳۵% بیشتر از سیستم های سنتی) وجود دارد. این پژوهش با تحلیل ۱۲۵ مطالعه موردی، چارچوبی برای پیاده سازی هوش مصنوعی در آموزش ارائه می دهد که شامل ملاحظات اخلاقی، الزامات فنی و معیارهای ارزیابی اثربخشی است. نتایج حاکی از آن است که ادغام هوشمندانه هوش مصنوعی می تواند بازدهی آموزشی را تا ۶۰% افزایش دهد، مشروط بر رعایت اصول شفافیت، انصاف و پاسخگویی. این مطالعه مسیرهای تحقیقاتی آینده در زمینه یادگیری تطبیقی، ارزیابی عینی تر و سیستم های پشتیبان تصمیم گیری برای معلمان را ترسیم می کند.

کلیدواژه ها:

ارزیابی خودکار با هوش مصنوعی ، هوش مصنوعی در آموزش ، یادگیری تطبیقی ، تحلیل داده های یادگیری و آموزش مبتنی بر الگوریتم.