تاثیر الگوریتم های تطبیقی بر یادگیری شخصی سازی شده دانش آموزان در محیط های هوشمند

در دهه های اخیر ورود فناوری های هوشمند به حوزه آموزش موجب تحولی بنیادین در شیوه های تدریس و یادگیری شده است. در این میان، الگوریتم های تطبیقی با بهره گیری از داده های رفتاری و شناختی دانش آموزان، امکان شخصی سازی مسیرهای یادگیری را فراهم می کنند. مساله اصلی این مقاله آن است که چگونه می توان از ظرفیت این الگوریتم ها در راستای ارتقاء یادگیری فردی در محیط های هوشمند بهره گرفت. با توجه به نیازهای متفاوت یادگیرندگان، عدم کفایت الگوهای آموزشی یکسان و ضرورت طراحی آموزش متناسب با تفاوت های فردی، این موضوع اهمیت فراوانی دارد. هدف این مقاله، تحلیل کارکرد و پیامدهای آموزشی الگوریتم های تطبیقی در زمینه یادگیری شخصی سازی شده دانش آموزان است؛ همچنین تلاش شده است مزایا، چالش ها و راهکارهای مرتبط با به کارگیری این الگوریتم ها در محیط های هوشمند مورد بررسی قرار گیرد. این پژوهش با رویکردی مروری-تحلیلی، به واکاوی مفاهیم نظری، مطالعات پیشین و شواهد تجربی در حوزه های مرتبط پرداخته است. یافته های مقاله نشان می دهد که الگوریتم های تطبیقی قادرند با تحلیل مستمر داده های یادگیرنده، سطح دانش، سبک یادگیری و نیازهای او را تشخیص داده و محتوا و فعالیت های آموزشی را به صورت پویا تنظیم کنند. این فرایند منجر به افزایش درگیری شناختی، انگیزش درونی، خودتنظیمی و بهبود دستاوردهای یادگیری می شود. با این حال، چالش هایی مانند نگرانی های اخلاقی، نابرابری زیرساختی و مقاومت نظام آموزشی نیز مطرح هستند. در نتیجه گیری، بر اهمیت تلفیق الگوریتم های هوشمند با رویکردهای انسانی و تربیتی تاکید شده و پیشنهادهایی همچون توسعه الگوریتم های بومی، آموزش معلمان و انجام پژوهش های ترکیبی ارائه گردیده است. به کارگیری صحیح این فناوری ها می تواند افق های جدیدی را برای آموزش فردمحور و اثربخش بگشاید.

کلیدواژه ها:

الگوریتم های تطبیقی ، یادگیری شخصی سازی شده ، محیط های هوشمند ، فناوری آموزشی