ارزیابی کیفی تدریس معلمان با ابزارهای هوش مصنوعی

در دهه های اخیر، پیشرفت های فناوری، به ویژه در حوزه هوش مصنوعی، رویکردهای نوینی را در سنجش و بهبود کیفیت تدریس معلمان ارائه کرده است. ارزیابی کیفی تدریس، که فراتر از سنجش کمی عملکرد بوده و شاخص هایی مانند تعامل، نوآوری، مشارکت یادگیرندگان و انعطاف پذیری روش های آموزشی را در بر می گیرد، همواره یکی از چالش های اصلی مدیران آموزشی و سیاست گذاران بوده است. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم های پردازش زبان طبیعی (NLP)، بینایی ماشین و تحلیل داده های کلان (Big Data Analytics)، می توانند کیفیت تدریس را بر اساس داده های واقعی کلاس، از جمله ویدئوها، صوت، و رفتارهای تعاملی، به طور دقیق و بدون سوگیری انسانی ارزیابی کنند.مطالعات داخلی نشان داده اند که با پیاده سازی این ابزارها، امکان شناسایی نقاط ضعف و قوت تدریس و ارائه بازخورد فوری به معلمان فراهم می شود، در حالی که پژوهش های بین المللی در دانشگاه ها و مراکز علمی معتبر همچون MIT و استنفورد، اثربخشی این فناوری ها را با دقتی بالاتر از ۸۵ درصد گزارش کرده اند. با وجود مزایای قابل توجه، چالش هایی همچون حفظ حریم خصوصی، کمبود زیرساخت های فناورانه و مقاومت فرهنگی و سازمانی، در مسیر کاربرد گسترده این ابزارها قرار دارند. این مقاله ضمن مرور ادبیات داخلی و خارجی، ابزارهای هوش مصنوعی مورد استفاده در ارزیابی تدریس را معرفی کرده، مزایا و محدودیت های هر یک را بررسی می نماید، و در پایان، پیشنهادهای اجرایی و سیاستی برای به کارگیری اثربخش آن ها در نظام آموزشی ایران ارائه می دهد.

کلیدواژه ها:

ارزیابی کیفی تدریس ، هوش مصنوعی ، تحلیل یادگیری