سنجش هوشمند نقش هوش مصنوعی در بهبود فرایند ارزیابی یادگیری در مدارس

تحول در نظام های آموزشی در دهه اخیر با رشد فناوری های نوین، به ویژه هوش مصنوعی، مسیر تازه ای یافته است که یکی از مهم ترین حوزه های تاثیرگذاری آن «فرایند ارزیابی یادگیری» در مدارس است. سنجش هوشمند، رویکردی نوین در ارزشیابی تحصیلی است که با بهره گیری از الگوریتم ها و مدل های پردازش داده، امکان ارزیابی دقیق تر، سریع تر و منصفانه تر را فراهم می کند. این فناوری می تواند با تحلیل عملکرد دانش آموزان در طیف گسترده ای از فعالیت ها، فراتر از آزمون های سنتی، تصویری جامع از پیشرفت، نقاط قوت و نیازهای آموزشی آنان ارائه دهد. استفاده از هوش مصنوعی در ارزیابی، باعث افزایش دقت تشخیص یادگیری عمیق، بهبود بازخورددهی فوری و شخصی سازی مسیر پیشرفت می شود و نقش معلم را از یک "ارزیاب صرف" به "راهنمای یادگیری" ارتقا می دهد. سنجش هوشمند با تجمیع داده ها از منابع گوناگون مانند تکالیف آنلاین، فعالیت های کلاسی، پروژه های عملی و تعاملات دیجیتال، مدل های یادگیری هر دانش آموز را شناسایی کرده و آموزش را متناسب با سبک و سرعت یادگیری فردی هدایت می کند. این امر به کاهش سوگیری های انسانی، افزایش عدالت آموزشی و کشف استعدادهای پنهان کمک می کند. همچنین، سیستم های مبتنی بر یادگیری ماشینی قادرند با تحلیل خطاها، مسیرهای بهبود را پیش بینی و پیشنهادات اجرایی برای بهبود عملکرد ارائه دهند. قابلیت پایش مداوم، به مدیران و سیاست گذاران آموزشی اطلاعات صحیح و به روز برای تصمیم گیری می دهد و امکان واکنش سریع به افت تحصیلی یا نیاز به مداخلات حمایتی را فراهم می سازد. با این حال، برای بهره برداری موثر از این فناوری، لازم است چالش هایی همچون حفاظت از حریم خصوصی دانش آموزان، شفافیت الگوریتم ها، عدالت در دسترسی به فناوری و آموزش معلمان برای کار با چنین ابزارهایی مورد توجه جدی قرار گیرد. در مجموع، سنجش هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند مکمل و تقویت کننده روش های سنتی ارزیابی باشد و مسیر آموزش را از یک فرآیند ایستا و استاندارد به یک تجربه یادگیری پویا، چندبعدی و متناسب با نیازهای هر دانش آموز تغییر دهد. این پژوهش با بررسی ظرفیت ها، مزایا، موانع و الزامات اجرای سنجش هوشمند در مدارس، بر این باور است که هوش مصنوعی توانایی ایجاد تحول بنیادین در سنجش و ارزشیابی تحصیلی را دارد، مشروط بر آنکه به شکل مسئولانه، اخلاق مدار و مبتنی بر شواهد علمی به کار گرفته شود.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، سنجش هوشمند ، ارزیابی یادگیری ، بازخورد شخصی سازی شده ، آموزش مبتنی بر داده ، یادگیری ماشینی ، عدالت آموزشی ، تحول دیجیتال در مدارس ، تحلیل عملکرد دانش آموز ، فناوری آموزشی