یادگیری ماشینی برای شناسایی سبک های یادگیری و سفارشی سازی متون آموزشی

در دنیای امروز، شخصی سازی آموزش برای پاسخگویی به نیازهای متنوع یادگیرندگان از اهمیت فزاینده ای برخوردار است. این مقاله به بررسی عمیق کاربرد یادگیری ماشینی (Machine Learning) در شناسایی خودکار سبک های یادگیری و سپس سفارشی سازی متون و محتوای آموزشی می پردازد. ابتدا، مدل های رایج سبک های یادگیری از جمله فلدر-سیلورمن، کلب و وارک معرفی شده و چالش های موجود در شناسایی آن ها مورد بحث قرار می گیرد. سپس، تکنیک های مختلف یادگیری ماشینی شامل یادگیری نظارت شده (مانند درخت های تصمیم، شبکه های عصبی)، یادگیری بدون نظارت مانند خوشه بندی K-Meansو یادگیری تقویتی برای پیش بینی سبک های یادگیری تشریح می شوند. در ادامه، روش های جمع آوری داده های رفتاری و مهندسی ویژگی برای آموزش مدل ها و همچنین ابعاد مختلف سفارشی سازی محتوا (قالب، ساختار، سطح دشواری و بازخورد) بررسی می شوند. چالش ها و ملاحظات اخلاقی نظیر حریم خصوصی داده ها، سوگیری الگوریتمی و شفافیت نیز مورد توجه قرار می گیرند. در بخش مطالعات موردی، به نقش برجسته محققان ایرانی در این حوزه از طریق ارائه از تحقیقات آن ها اشاره شده است. در نهایت، چشم انداز آینده یادگیری ماشینی در آموزش، از جمله نقش یادگیری عمیق و مدل های زبانی بزرگ، مورد بحث قرار می گیرد. این مقاله نشان می دهد که یادگیری ماشینی ابزاری قدرتمند برای ایجاد محیط های یادگیری تطبیقی است که می تواند انگیزه و عملکرد یادگیرندگان را بهبود بخشد.

کلیدواژه ها:

کلمات کلیدی:یادگیری ماشینی ، سبک های یادگیری ، آموزش تطبیقی ، شخصی سازی آموزش ، هوش مصنوعی در آموزش ، داده کاوی آموزشی ، سیستم های توصیه گر ، یادگیری نظارت شده ، یادگیری بدون نظارت ، یادگیری تقویتی.