هوش مصنوعی در یادگیری شخصی سازی شده دروس عمومی

رشد شتابان فناوری های نوین آموزشی در دهه های اخیر، به ویژه در عرصه هوش مصنوعی، بستری تازه برای بازاندیشی در نظام های آموزشی فراهم آورده است. یکی از مهم ترین دستاوردهای این تحول، شکل گیری رویکردیادگیری شخصی سازی شده است که با بهره گیری از الگوریتم های هوش مصنوعی، نیازها، توانایی ها و سبک هاییادگیری فردی دانشجویان و دانش آموزان را مورد توجه قرار می دهد. دروس عمومی، که به طور معمول طیف گسترده ای از دانشجویان با علایق و پیش زمینه های متفاوت را دربرمی گیرند، همواره یکی از چالش برانگیزترین عرصه های آموزش بوده اند. بسیاری از دانشجویان، به دلیل عدم تناسب محتوای آموزشی با سطح دانشییا علاقه شخصی خود، انگیزه کافی براییادگیری این دروس را ندارند و این امر به افت کیفیتیادگیری منجر می شود.پژوهش حاضر با تمرکز بر کاربرد هوش مصنوعی در یادگیری شخصی سازی شده دروس عمومی، تلاش می کند نشان دهد که چگونه این فناوری می تواند ضعف های سنتی نظام آموزش را برطرف کرده و مسیریادگیری را متناسب با نیازهای فردی هر دانشجو بازطراحی کند. به کارگیری سامانه های هوشمند مبتنی بر یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، و سیستم های توصیه گر آموزشی، این امکان را فراهم می آورد که محتوای آموزشی متناسب با سطح توانایی، سرعت یادگیری، علایق و حتی وضعیت روانی دانشجویان تنظیم شود. یافته های پژوهش های پیشین نشان می دهد که چنین رویکردی می تواند میزان مشارکت دانشجویان را افزایش دهد، به بهبود نمرات دروس عمومی بینجامد، و از همه مهم تر، تجربه یادگیری لذت بخش تر و معنادارتری را برای فراگیران ایجاد کند.همچنین، در تحلیل کیفی این پژوهش روشن شد که بهره گیری از هوش مصنوعی نه تنها امکان شناسایی نقاط ضعف و قوت دانشجویان را فراهم می کند، بلکه به اساتید نیز ابزاری کارآمد برای طراحی راهبردهای آموزشی منعطف و هوشمند ارائه می دهد. برای مثال، الگوریتم های تطبیقی می توانند به صورت آنی بازخورد دهند و تمرین هایی متناسب با سطح یادگیرنده پیشنهاد کنند. افزون بر این، ترکیب هوش مصنوعی با ابزارهای تعاملی و چندرسانه ای، باعث افزایش انگیزهیادگیری در دانشجویان می شود و آنان را از یک حالت منفعل به یادگیرندگانیفعال و خودراهبر تبدیل می کند.با وجود این،یافته ها نشان می دهد که پیاده سازی کامل یادگیری شخصی سازی شده در دروس عمومی با چالش هایی نظیر کمبود زیرساخت های فناورانه، دغدغه های اخلاقی و حفظ حریم خصوصی داده هاییادگیرندگان، و نیز مقاومت برخی از اساتید و سیاست گذاران آموزشی مواجه است. بنابراین، هرگونه بهره گیری از این فناوری باید همراه با تدوین چارچوب های دقیق علمی، اخلاقی و حقوقی باشد تا بتواند در بلندمدت کارآمدی خود را حفظ کند.به طور کلی، این مقاله استدلال می کند که هوش مصنوعی در یادگیری شخصی سازی شده دروس عمومی نه تنها می تواند به بهبود کیفیت آموزش و ارتقای عدالت آموزشی منجر شود، بلکه فرصت تازه ای برای تحول در شیوه های تدریس، ارزیابی و تعامل میان استاد و دانشجو فراهم می سازد. با این حال، تحقق کامل این اهداف نیازمند سرمایه گذاری در زیرساخت های فناورانه، آموزش اساتید، و تدوین سیاست های کلان حمایتی است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری شخصی سازی شده ، دروس عمومی ، آموزش هوشمند ، سیستم های توصیه گر آموزشی ، یادگیری تطبیقی