هوش مصنوعی و بازخورد تطبیقی در یادگیری: چالش ها و فرصت های نوین آموزشی

هوش مصنوعی در سال های اخیر به عنوان نیرویی تحول آفرین در فناوری آموزشی ظهور کرده است. این پژوهش به بررسی نظام مند نقش هوش مصنوعی در ارائه بازخورد تطبیقی و شخصی سازی شده به یادگیرندگان می پردازد. هدف اصلی، شناسایی مکانیسم های بازخورد مبتنی بر هوش مصنوعی، مولفه های سیستم های یادگیری تطبیقی، مزایا، محدودیت ها و جهت گیری های آینده است. روش شناسی این مطالعه بر مرور نظام مند ادبیات موجود در زمینه سیستم های یادگیری تطبیقی مبتنی بر هوش مصنوعی استوار است. یافته ها نشان می دهد سیستم های بازخورد هوشمند از طریق سه مولفه اصلی عمل می کنند: مدل محتوا، مدل دانش آموز و مدل آموزشی. این سیستم ها نه تنها بر تسلط بر محتوا، بلکه بر یادگیری خودتنظیمی، ارتباطات موثر و پشتیبانی شناختی و عاطفی تاثیر مثبت دارند. با این حال، محدودیت هایی در دامنه شخصی سازی، تمرکز بر عملکرد به جای درک عمیق، محدودیت های خلاقیت و احتمال مهار استقلال یادگیرنده وجود دارد. این مطالعه پیشنهاد می کند که آینده بازخورد هوش مصنوعی در آموزش، در ایجاد سیستم های یکپارچه ای است که نه تنها ارائه محتوا را شخصی سازی می کنند، بلکه همکاری، خلاقیت و استقلال یادگیرنده را تقویت می کنند، در حالی که فعال سازی شناختی لازم برای درک عمیق را نیز فراهم می آورند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، بازخورد تطبیقی ، یادگیری شخصی سازی شده ، سیستم های آموزشی هوشمند ، فناوری های یادگیری