هوش مصنوعی توضیح پذیر (Explainable AI) در طراحی فعالیت های خلاقانه برای دانش آموزان ضعیف

پیشرفت های اخیر در هوش مصنوعی (AI) پتانسیل عظیمی برای تحول در حوزه های مختلف، از جمله آموزش، به ارمغان آورده است. با این حال، ماهیت "جعبه سیاه" بسیاری از سیستم های هوش مصنوعی، به ویژه در کاربردهای حساس مانند آموزش، چالش هایی را در زمینه اعتماد، شفافیت و قابلیت اطمینان ایجاد می کند. هوش مصنوعی توضیح پذیر (XAI) به عنوان راهکاری برای رفع این چالش ها ظهور کرده است، با هدف ارائه بینش هایی در مورد نحوه تصمیم گیری مدل های هوش مصنوعی. این مقاله به بررسی نقش XAI در طراحی و پیاده سازی فعالیت های خلاقانه برای دانش آموزان با نیازهای ویژه (که در این متن به عنوان "دانش آموزان ضعیف" نیز از آن ها یاد می شود) می پردازد. این دانش آموزان اغلب با چالش هایی در فرآیندهای یادگیری و بروز خلاقیت مواجه هستند که نیازمند رویکردهای آموزشی شخصی سازی شده و حمایتی است. ما استدلال می کنیم که XAI می تواند با شفاف سازی مکانیسم های پیشنهادی هوش مصنوعی، به معلمان کمک کند تا نیازهای خاص این دانش آموزان را بهتر درک کرده و فعالیت هایی را طراحی کنند که هم چالش برانگیز و هم قابل دسترس باشند. این مقاله به بررسی ابعاد نظری و عملی XAI در زمینه آموزش خلاقیت، از جمله روش های ارزیابی، شخصی سازی محتوا، و ارائه بازخورد تطبیقی می پردازد و چالش ها و فرصت های پیش رو را مورد بحث قرار می دهد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی توضیح پذیر (XAI) ، آموزش ، خلاقیت ، دانش آموزان با نیازهای ویژه ، یادگیری شخصی سازی شده ، بازخورد تطبیقی.