نوآوری در رتبه بندی آموزشی با بهره گیری از تدریس بازی محور و هوش مصنوعی

نظام های سنتی رتبه بندی آموزشی که عمدتا بر اساس نمرات کمی و نتایج آزمون های استاندارد عمل می کنند، دیگر پاسخگوی نیازهای پیچیده و چندبعدی عصر حاضر نیستند. این نظام ها اغلب از سنجش مهارت های حیاتی مانند تفکر نقادانه، خلاقیت، همکاری و انگیزه درونی یادگیرندگان ناتوان هستند. این مقاله به بررسی یک پارادایم نوآورانه در رتبه بندی آموزشی می پردازد که با تلفیق دو حوزه قدرتمند تدریس بازی محور (Game-Based Learning) و هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) شکل می گیرد. در این مدل جدید، محیط یادگیری به یک اکوسیستم پویا و جذاب تبدیل شده که در آن هر فعل و انفعال یادگیرنده به داده ای ارزشمند برای سنجش تبدیل می شود. هوش مصنوعی با تحلیل داده های غنی تولیدشده در حین بازی (مانند راهبردهای حل مسئله، میزان پشتکار، مهارت کار تیمی و واکنش به چالش ها) یک پروفایل جامع و چندبعدی از هر یادگیرنده ایجاد می کند. این پروفایل فراتر از یک نمره ساده، تصویری عمیق از نقاط قوت، ضعف، روند پیشرفت و سبک یادگیری منحصربه فرد فرد ارائه می دهد. این مقاله با رویکردی توصیفی-تحلیلی، به تبیین مبانی نظری، اجزای تشکیل دهنده، مزایا، چالش ها و چشم اندازهای آینده این مدل یکپارچه می پردازد. نتایج تحلیل نشان می دهد که این نوآوری می تواند منجر به عدالت آموزشی بیشتر، شخصی سازی عمیق تر فرآیند یادگیری و در نهایت، پرورش نسلی خلاق و مهارت محور شود که برای موفقیت در جهان پیچیده امروز آماده هستند.

کلیدواژه ها:

کلمات کلیدی: رتبه بندی آموزشی ، نوآوری در سنجش ، تدریس بازی محور (GBL) ، هوش مصنوعی در آموزش (AIEd) ، تحلیل یادگیری ، سنجش تکوینی ، شخصی سازی آموزش ، داده های غنی ، عدالت آموزشی.