توسعه الگوریتم های هوش مصنوعی برای تسریع یادگیری در محیط های آموزشی چندفرهنگی و چندزبانه با استفاده از مدل های ترکیبی NLP و یادگیری عمیق

در عصر کنونی که آموزش به سوی جهانی شدن و تنوع فرهنگی-زبانی در حرکت است، محیط های آموزشی چندزبانه و چندفرهنگی با چالش هایی بنیادین در زمینه ی یادگیری موثر، درک مفاهیم، و شخصی سازی آموزش مواجه اند. در این پژوهش، یک چارچوب هوشمند ترکیبی مبتنی بر الگوریتم های پیشرفته پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری عمیق (Deep Learning) برای تسریع فرآیند یادگیری در چنین محیط هایی ارائه شده است. مدل پیشنهادی از ساختارهای چندزبانه ی مبتنی بر ترنسفورمر برای درک معنایی داده های زبانی استفاده می کند و با بهره گیری از شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) و مکانیزم های توجه (Attention Mechanisms)، الگوهای زمانی و رفتاری یادگیرندگان را تحلیل و مسیر یادگیری آنان را به صورت پویا تنظیم می کند. برای ارزیابی عملکرد مدل، از مجموعه داده های چندزبانه ی عمومی نظیر TED Talks، Multi۳۰K و Tatoeba استفاده شد. نتایج نشان می دهد که چارچوب پیشنهادی در مقایسه با روش های کلاسیک، دقت بالاتر، انعطاف پذیری بیشتر و حساسیت فرهنگی بهتری را ارائه می دهد. این پژوهش، گامی موثر در جهت توسعه سیستم های آموزشی هوشمند، تطبیقی و فراگیر محسوب می شود که می توانند یادگیری را در محیط های آموزشی متنوع و چندزبانه بهینه سازی کنند.

کلیدواژه ها:

یادگیری چندزبانه ، محیط آموزشی چندفرهنگی ، پردازش زبان طبیعی (NLP) ، یادگیری عمیق ، آموزش تطبیقی ، مدل ترنسفورمر