یادگیری شخصی سازی شده با هوش مصنوعی: چگونه فناوری می تواند تجربه آموزشی را برای هر دانش آموز بهینه کند؟

با گسترش روزافزون فناوری های نوین، به ویژه در زمینه هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)، چشم انداز آموزش سنتی با دگرگونی های بنیادینی مواجه شده است. یکی از مهم ترین این دگرگونی ها، توسعه یادگیری شخصی سازی شده (Personalized Learning) است؛ رویکردی که در آن محتوای آموزشی، سرعت یادگیری، مسیر یادگیری و شیوه های ارزیابی بر اساس ویژگی های منحصر به فرد هر یادگیرنده طراحی و ارائه می شود. در این چارچوب، فناوری هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار قدرتمند، قادر است با تحلیل داده های آموزشی، شناسایی سبک های یادگیری، بررسی نقاط قوت و ضعف دانش آموزان و ارائه بازخورد لحظه ای، تجربه یادگیری را برای هر فرد بهینه سازد. مقاله حاضر با رویکرد مروری، به بررسی نقش و ظرفیت های فناوری هوش مصنوعی در ارتقاء کیفیت یادگیری شخصی سازی شده می پردازد. در این راستا، ابتدا مفاهیم بنیادین مربوط به یادگیری شخصی سازی شده و هوش مصنوعی تبیین می گردد، سپس کاربردهای عملی این فناوری در زمینه آموزش هوشمند، طراحی سیستم های یادگیری تطبیقی، سامانه های توصیه گر آموزشی، پلتفرم های خودآموز و تحلیل گرهای پیش بین بررسی می شود. علاوه بر آن، شواهد علمی برگرفته از مطالعات تجربی و نظری بین المللی و داخلی مرور می شود تا نشان دهد چگونه هوش مصنوعی می تواند به بهبود انگیزه، تعامل، خودتنظیمی و پیشرفت تحصیلی دانش آموزان منجر شود. در ادامه، چالش هایی نظیر ملاحظات اخلاقی، حریم خصوصی داده ها، نابرابری در دسترسی به فناوری و نقش کمرنگ معلم در برخی مدل های هوشمند بررسی شده و راهکارهایی برای غلبه بر آن ها پیشنهاد می گردد. هدف نهایی مقاله، ارائه تصویری روشن از این است که چگونه می توان با استفاده آگاهانه و هدفمند از قابلیت های هوش مصنوعی، مسیر آموزش را از قالب سنتی و ایستا به یک فرایند پویای منطبق با تفاوت های فردی هدایت کرد و آموزش را به تجربه ای اثربخش، عادلانه و انسانی تر برای هر دانش آموز تبدیل نمود

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری شخصی سازی شده ، فناوری آموزشی ، سیستم های تطبیقی ، سامانه های توصیه گر ، داده کاوی آموزشی ، یادگیری خودتنظیمی ، آموزش هوشمند ، طراحی تجارب یادگیری انفرادی