مدل های هوش مصنوعی برای ارزیابی کیفی توصیفی پیشرفت تحصیلی دانش آموزان

هدف اصلی نظام های آموزشی، رشد همه جانبه دانش آموزان است و ارزیابی به عنوان جزء لاینفک فرآیند یاددهی-یادگیری، نقشی حیاتی در این مسیر ایفا می کند. ارزیابی کیفی توصیفی با تمرکز بر فرآیندها، نقاط قوت و ضعف و ارائه بازخوردهای سازنده، رویکردی انسان محور و رشدگرا را دنبال می کند. با این حال، اجرای دقیق و زمان بر این نوع ارزیابی، به ویژه در کلاس های پرجمعیت، چالش های بزرگی را برای معلمان ایجاد می کند. این مقاله مروری-کتابخانه ای به بررسی این مسئله می پردازد که چگونه مدل های هوش مصنوعی (AI) می توانند به عنوان ابزاری قدرتمند برای تسهیل، تقویت و افزایش دقت ارزیابی کیفی توصیفی به کار گرفته شوند. در این پژوهش، با تحلیل نظام مند منابع علمی داخلی و خارجی، مدل های مختلف هوش مصنوعی، به ویژه پردازش زبان طبیعی (NLP)، یادگیری ماشین (ML) و تحلیل یادگیری (LA)، در زمینه تحلیل تکالیف نوشتاری، ارزیابی مشارکت کلاسی، شخصی سازی بازخوردها و شناسایی الگوهای یادگیری دانش آموزان مورد بررسی قرار گرفتند. یافته ها نشان می دهد که هوش مصنوعی قادر است با تحلیل حجم عظیمی از داده های کیفی (مانند متون، گفتگوها و پروژه ها)، بازخوردهای فوری، دقیق و شخصی سازی شده ارائه دهد و با خودکارسازی وظایف تکراری، زمان بیشتری را برای تعاملات عمیق انسانی بین معلم و دانش آموز فراهم آورد. در نهایت، مقاله ضمن تاکید بر نقش تکمیلی هوش مصنوعی و جایگاه غیرقابل جایگزین قضاوت حرفه ای معلم، پیشنهاداتی کاربردی برای ادغام اخلاقی و موثر این فناوری ها در نظام آموزشی، توسعه ابزارهای بومی و توانمندسازی معلمان ارائه می دهد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی در آموزش ، ارزیابی کیفی توصیفی ، پردازش زبان طبیعی ، تحلیل یادگیری ، بازخورد هوشمند ، شخصی سازی آموزش