کاربرد الگوریتم های هوش مصنوعی در طراحی مسیرهای یادگیری تطبیقی در آموزش عمومی

تحول در فرآیندهای یاددهی –یادگیری، مستلزم توجه به تفاوت های فردی دانش آموزان در ابعاد شناختی، روانی، و رفتاری است؛ امری که در قالب یادگیری تطبیقی مطرح شده و به ویژه در بستر آموزش عمومی اهمیت ویژه ای دارد. مقاله حاضر به بررسی کاربرد الگوریتم های هوش مصنوعی در طراحی مسیرهای یادگیری تطبیقی می پردازد و تلاش می کند تا با تحلیل ظرفیت های فناوری های هوشمند، امکان شخصی سازی تجربه ی یادگیری برای دانش آموزان با ویژگی های متفاوت را نشان دهد. در این مطالعه، انواع الگوریتم های تطبیقی—نظیر سیستم های توصیه گر آموزشی، شبکه های عصبی مصنوعی، و مدل های داده کاوی رفتاری—مورد بررسی قرار گرفته اند و نقش آن ها در تحلیل داده های عملکردی دانش آموزان، تشخیص سبک های یادگیری، و پیشنهاد فعالیت های متناسب با نیازهای فردی برجسته شده است. یافته های پژوهش نشان می دهد که استفاده ی هدفمند از الگوریتم های هوش مصنوعی در محیط های آموزشی می تواند منجر به افزایش انگیزش، بهبود بازده یادگیری، و ارتقای عدالت آموزشی شود؛ به شرط آن که طراحی، پیاده سازی، و ارزشیابی این فناوری ها با رویکردی انسان محور و اخلاق مدار صورت گیرد. در نهایت، مقاله به ارایه ی چارچوبی مفهومی برای تلفیق الگوریتم های هوش مصنوعی با اهداف برنامه درسی آموزش عمومی پرداخته و پیشنهادهایی برای توسعه ی نظام های یادگیری تطبیقی هوشمند در سطح مدارس ارائه می دهد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری شخصی سازی شده ، ، آموزش تطبیقی ، بازخورد هوشمند