کاربرد یادگیری عمیق در ساخت آموزش های تصویری خلاق/

ظهور یادگیری عمیق (Deep Learning) به عنوان یکی از شاخه های پیشرفته هوش مصنوعی، تحول قابل توجهی در حوزه تولید محتوای آموزشی به ویژه آموزش های تصویری ایجاد کرده است. با استفاده از شبکه های عصبی عمیق، امکان تحلیل، درک و تولید تصاویر آموزشی پیچیده و خلاقانه فراهم شده که می تواند کیفیت و جذابیت فرآیند یادگیری را به طور چشمگیری ارتقا دهد. مقاله حاضر به بررسی کاربرد یادگیری عمیق در طراحی و تولید آموزش های تصویری خلاق در نظام آموزش و پرورش می پردازد.در این پژوهش، کاربرد مدل هایی مانند شبکه های کانولوشنی (CNN)، شبکه های مولد تخاصمی (GAN)، و مدل های تشخیص اشیا و پردازش تصویر، در تولید محتوای بصری آموزشی تحلیل شده است. تمرکز اصلی بر چگونگی استفاده از این مدل ها در ایجاد تصاویر آموزشی متناسب با سبک یادگیری دانش آموزان، ساخت شبیه سازی های بصری مفاهیم علمی، طراحی انیمیشن های تعاملی و ارائه بازخورد تصویری هوشمند است. نتایج بررسی ها نشان می دهد که یادگیری عمیق می تواند در افزایش درک مفاهیم انتزاعی، تسهیل یادگیری در دانش آموزان با نیازهای ویژه، و تقویت خلاقیت و انگیزه فراگیران تاثیرگذار باشد.با این حال، محدودیت هایی نظیر نیاز به داده های گسترده و برچسب خورده، توان پردازشی بالا، و نگرانی های اخلاقی در استفاده از تصاویر تولیدشده، از جمله چالش های مطرح در این زمینه اند. در پایان، پیشنهادهایی برای طراحی سیستم های آموزشی تصویری خلاق و قابل انطباق با نیازهای بومی ارائه شده است.

کلیدواژه ها:

کلمات کلیدی: یادگیری عمیق ، آموزش تصویری ، شبکه های عصبی ، محتوای بصری خلاق ، آموزش هوشمند ، شبکه های CNN ، هوش مصنوعی در آموزش ، فناوری های نوین آموزشی ، شبیه سازی آموزشی ، طراحی آموزشی نوآورانه.