مدل های ترکیبی انسانی–ماشینی برای یادگیری و یادهی در کلاس های درس

تحولات فناورانه در حوزه آموزش و پرورش، فرصت هایی نوین برای بهبود کیفیت یادگیری و تدریس فراهم کرده است. یکی از نوآورانه ترین رویکردها در این زمینه، مدل های ترکیبی انسانی–ماشینی است که تعامل موثر بین معلم انسانی و سیستم های هوشمند یادگیرنده را ممکن می سازد. این مقاله به بررسی ساختار، قابلیت ها، و پیامدهای آموزشی این مدل ها در کلاس های درس می پردازد.مدل های ترکیبی، تلفیقی از قضاوت انسانی (معلم) و تحلیل داده محور سامانه های هوشمند (مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و سامانه های تطبیقی) هستند که در فرآیند تدریس، بازخوردگیری، پایش یادگیری و شخصی سازی محتوا مورد استفاده قرار می گیرند. این پژوهش با روش توصیفی–تحلیلی و بررسی نمونه های عملی در مدارس هوشمند، نشان می دهد که چنین مدل هایی می توانند به افزایش دقت در شناسایی نیازهای یادگیری، بهبود مدیریت کلاس، و تقویت خودتنظیمی در دانش آموزان منجر شوند.در این چارچوب، معلم نقش هدایت گر، تحلیل گر عاطفی–اجتماعی و تصمیم گیر نهایی را ایفا می کند، در حالی که سیستم های ماشینی داده ها را پردازش کرده و پیشنهادهای آموزشی مبتنی بر عملکرد دانش آموزان ارائه می دهند. یافته ها حاکی از آن است که این تعامل دوسویه نه تنها کارایی آموزشی را ارتقا می بخشد، بلکه به افزایش انگیزه و مشارکت فعال یادگیرندگان نیز منجر می شود.مقاله همچنین به چالش هایی چون وابستگی به فناوری، نگرانی های اخلاقی، و نیاز به آموزش تخصصی معلمان اشاره دارد و بر اهمیت طراحی مدل های انعطاف پذیر و انسان محور در پیاده سازی موفق این رویکرد تاکید می کند.

کلیدواژه ها:

واژگان کلیدی:مدل های ترکیبی ، معلم و هوش مصنوعی ، یادگیری ماشینی ، آموزش تطبیقی ، یادگیری شخصی سازی شده ، کلاس هوشمند ، تعامل انسان–ماشین ، فناوری آموزشی.