تحلیل کاربرد هوش مصنوعی در طراحی مسیرهای یادگیری شخصی سازی شده

مقاله حاضر به تحلیل نقش هوش مصنوعی در طراحی مسیرهای یادگیری شخصی سازی شده برای دانش آموزان و یادگیرندگان در نظام های آموزشی نوین می پردازد. با گسترش فناوری های هوشمند، آموزش از الگوی همگن و عمومی فاصله گرفته و به سوی تجربه های یادگیری منحصربه فرد و متناسب با نیازهای فردی حرکت کرده است. در این راستا، هوش مصنوعی با توان تحلیل داده های رفتاری، شناختی و عاطفی دانش آموزان، امکان ترسیم مسیرهای آموزشی پویا، تطبیق پذیر و بازخوردمحور را فراهم می سازد. هدف این مقاله، بررسی سازوکارهای طراحی مسیرهای یادگیری با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین، سامانه های توصیه گر، و فناوری های ارزشیابی هوشمند است. روش تحقیق به صورت تحلیلی-توصیفی و مبتنی بر مطالعات کتابخانه ای و بررسی مقالات علمی معتبر انجام شده است. نتایج نشان می دهد که بهره گیری از هوش مصنوعی در یادگیری شخصی سازی شده نه تنها موجب ارتقاء کیفیت آموزش و افزایش انگیزه یادگیرنده می شود، بلکه به کاهش افت تحصیلی، بهبود خودتنظیمی و رشد مهارت های شناختی نیز کمک می کند. همچنین تجربیات موفق جهانی نشان می دهد که ادغام AI با سیستم های آموزشی نیازمند بازنگری در نقش معلم، بازطراحی برنامه درسی و توسعه زیرساخت های داده محور است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری شخصی سازی شده ، مسیر یادگیری تطبیقی ، فناوری ، بازخورد هوشمند