طراحی و پیاده سازی نظام های آموزشی با بهره گیری از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی

این مرور روایی با رویکردی تحلیلی، به واکاوی ابعاد گوناگون طراحی و اجرای سامانه های آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) می پردازد و روند تحول، مبانی نظری، حوزه های کاربرد، چالش های موجود و پیامدهای سیاستی این فناوری ها را مورد بررسی قرار می دهد. یافته ها حاکی از آن است که بهره گیری همزمان از AI و ML، از طریق ایجاد بسترهای یادگیری شخصی سازی شده، تطبیقی و متکی بر داده، به شکل چشمگیری موجب ارتقای کیفیت، گسترش دسترسی و افزایش کارایی فرآیندهای آموزشی می شود. مجموعه ای متنوع از فناوری ها، از جمله سیستم های آموزش هوشمند، بسترهای یادگیری تطبیقی، هوش مصنوعی مولد و منابع آموزشی باز تقویت شده با AI، قابلیت ارائه بازخورد آنی، ارزیابی هوشمند و پشتیبانی متناسب با نیاز هر یادگیرنده را فراهم می کنند. با وجود این، چالش هایی نظیر حفاظت از حریم خصوصی داده ها، سوگیری الگوریتمی، شکاف دیجیتال و ابهام در فرایند تصمیم گیری الگوریتمی، همچنان از موانع اساسی به شمار می روند. این مرور، با شناسایی خلاهایی مانند کمبود پژوهش های طولی، نبود ارزیابی های چندبعدی و فقدان چارچوب های جامع اخلاقی، بر اهمیت رویکردهای بین رشته ای و طراحی فراگیر تاکید می کند. در جمع بندی، هوش مصنوعی نه تنها به عنوان ابزاری فناورانه، بلکه به مثابه یک زیست بوم اجتماعی–آموزشی مطرح می شود که موفقیت آن وابسته به آمادگی سازمانی، مشارکت فعال معلمان و انطباق با تنوع یادگیرندگان است. این تحلیل، بنیانی نظری و راهبردی برای تحقیقات آتی و تدوین سیاست های توسعه سامانه های آموزشی هوشمند، پایدار و عدالت محور ارائه می دهد.

کلیدواژه ها:

آموزش تطبیقی ، ارزیابی هوشمند ، حریم خصوصی داده ها ، سامانه های آموزشی هوشمند ، شخصی سازی یادگیری ، هوش مصنوعی مولد