بهینه سازی یادگیری تطبیقی با هوش مصنوعی عاطفی: تنظیم پویا بر اساس تحلیل عصبی-فیزیولوژیکی

این پژوهش به بررسی کاربردهای هوش مصنوعی عاطفی (Affective Artificial Intelligence) در سیستم های آموزشی هوشمند می پردازد، با تمرکز بر مکانیسم های تنظیم پویای چالش های یادگیری (Dynamic Difficulty Adjustment - DDA) مبتنی بر تحلیل لحظه ای (real-time) واکنش های عصبی-فیزیولوژیکی فراگیران. داده های بیومتریک مورد استفاده شامل سیگنال های الکتروانسفالوگرافی (EEG)، فناوری ردیابی چهره (Facial Expression Analysis)، و سایر نشانگرهای فیزیولوژیکی مانند پاسخ گالوانیک پوست - GSR هستند که توسط الگوریتم های یادگیری ماشین (ML) و پردازش سیگنال های عصبی تفسیر می شوند. مطالعات نشان می دهند که ادغام این فناوری ها در محیط های آموزشی منجر به بهبود معنادار (p < ۰.۰۵) در شاخص های تعامل شناختی (Cognitive Engagement)، حفظ اطلاعات (Information Retention)، و کاهش استرس یادگیری Cognitive Load می شود. با این حال، چالش های جدی در زمینه اعتبارسنجی داده های عصبی (Neurodata Validation)، مسائل اخلاقی مربوط به حریم خصوصی (Ethical Privacy Concerns)، و پیچیدگی های تفسیر چندوجهی سیگنال ها (Multimodal Signal Fusion) وجود دارد. این مقاله با ارائه یک چارچوب مفهومی (Conceptual Framework)، راهکارهایی برای بهینه سازی این سیستم ها پیشنهاد می دهد و بر ضرورت توسعه دستورالعمل های استاندارد (Standardized Protocols) برای استفاده مسئولانه از فناوری های عصب محور در آموزش تاکید می کند. سیستم های مبتنی بر Affective AI قادر به تشخیص حالت های عاطفی-شناختی مثل خستگی، گیجی، یا تمرکز با دقت ۸۵-۹۰٪ هستند. تطبیق پویای محتوا بر اساس این داده ها می تواند زمان یادگیری را تا ۳۰٪ کاهش دهد. طبق آزمایش های کنترل شده تصادفی – RCTs محدودیت اصلی، نیاز به داده های آموزش دهنده متنوع (Diverse Training Datasets) برای جلوگیری از سوگیری الگوریتمی (Algorithmic Bias) است. این پژوهش بر اساس مرور سیستماتیک (Systematic Review) مطالعات تجربی بین المللی (۲۰۱۵-۲۰۲۴) و تحلیل چارچوب های نظری مانند مدل شناختی-عاطفی یادگیری (Cognitive-Affective Learning Model - CALM) انجام شده است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی عاطفی ، یادگیری تطبیقی ، واکنش های عصبی ، تنظیم پویا ، بیومتریک