تحلیل نقش هوش مصنوعی در شخصی سازی فرآیندهای یادگیری دانش آموزان ابتدایی

پیشرفت های اخیر در حوزه هوش مصنوعی امکان طراحی و پیاده سازی راهکارهای آموزشی شخصی سازی شده را در سطح مدارس ابتدایی فراهم کرده است. هدف این پژوهش، تحلیل نقش فناوری های هوش مصنوعی در بهبود فرآیندهای یادگیری متناسب با نیازها، سبک های یادگیری و سرعت پیشرفت فردی دانش آموزان است. این مطالعه به روش مرور نظام مند بر اساس مقالات منتشر شده بین سال های ۲۰۱۹ تا ۲۰۲۴ و داده های آماری وزارت آموزش و پرورش ایران انجام گرفت. ابزارهای مورد بررسی شامل سیستم های توصیه گر آموزشی، پلتفرم های تطبیقی تکلیف و تمرین، تحلیل داده های یادگیری بلادرنگ و دستیارهای تدریس هوشمند بودند. یافته ها نشان دادند که استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی می تواند میانگین پیشرفت تحصیلی دانش آموزان را بین ۱۲ تا ۲۸ درصد بهبود دهد و نرخ مشارکت فعال آنان را تا ۳۵ درصد افزایش دهد. همچنین، تجربیات داخلی از سامانه هایی مانند «کلاس یار رشد» و نمونه های جهانی مانند DreamBox و Century Tech بیانگر آن است که شخصی سازی به کمک AI موجب کاهش شکاف یادگیری در گروه های متنوع و بهبود انگیزش تحصیلی می شود. با این حال، چالش هایی همچون فقدان زیرساخت های یکپارچه داده، ملاحظات حریم خصوصی و سوگیری الگوریتمی نیازمند توجه سیاست گذاران است. نتیجه گیری کلی آن است که بهره گیری هدفمند و اخلاق مدار از هوش مصنوعی می تواند به عنوان یک شتاب دهنده تحول در آموزش ابتدایی ایران ایفای نقش کند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، شخصی سازی یادگیری ، آموزش ابتدایی ، یادگیری تطبیقی ، فناوری آموزشی ، تحلیل داده های یادگیری