کاربرد الگوریتم های NLP مبتنی بر هوش مصنوعی در بهبود درک مفهومی دانش آموزان

در دهه گذشته، فناوری های نوظهور به ویژه در حوزه هوش مصنوعی (AI)، تاثیر عمیقی بر ساختار آموزش و یادگیری داشته اند. یکی از مهم ترین زیرشاخه های هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی (NLP) است که به ماشین ها امکان می دهد زبان انسانی را به صورت ساختاریافته و معنادار تحلیل و تفسیر کنند. این فناوری در محیط های آموزشی با هدف بهبود تعامل انسان-ماشین، پشتیبانی از درک مفهومی و توسعه آموزش شخصی سازی شده به کار گرفته می شود. دانش آموزان در فرایند یادگیری، به ویژه در دروس مفهومی مانند ریاضی، علوم، فلسفه و زبان، با چالش هایی در درک عمیق مفاهیم روبه رو هستند. در چنین شرایطی، ابزارهای مبتنی بر NLP مانند چت بات های آموزشی، سیستم های پاسخ گو به سوالات، تحلیلگرهای متنی و ابزارهای تولید بازخورد، می توانند به عنوان تسهیل گر یادگیری عمل کنند. پژوهش های جدید نشان می دهند که الگوریتم هایی مانند BERT، GPT و سایر مدل های یادگیری عمیق زبانی می توانند مفهوم سازی دانش آموز را از طریق تعامل هوشمند با محتوای درسی بهبود بخشند. این الگوریتم ها با توانایی درک معنا، زمینه، نحوه پرسش گری و پاسخ دهی دانش آموز، به معلم کمک می کنند تا نقاط ضعف مفهومی را شناسایی و آموزش هدفمندتری ارائه کند. از سوی دیگر، کاربرد گسترده این فناوری ها نیازمند آگاهی و آمادگی معلمان و نظام آموزشی است. چالش هایی نظیر نبود زیرساخت های دیجیتال، عدم آشنایی معلمان با فناوری های هوشمند، و نیز مسائل اخلاقی مربوط به حریم خصوصی و سوگیری الگوریتم ها از جمله موانع توسعه و پذیرش گسترده NLP در مدارس محسوب می شود.

کلیدواژه ها:

پردازش زبان طبیعی (NLP) ، درک مفهومی ، هوش مصنوعی ، آموزش شخصی سازی شده ، یادگیری تعاملی