طراحی برنامه درسی تطبیقی مبتنی بر هوش مصنوعی

هدف این پژوهش، طراحی مدلی جامع برای «برنامه ریزی درسی تطبیقی مبتنی بر هوش مصنوعی» است تا محدودیت های برنامه های درسی سنتی را در پاسخگویی به نیازهای فردی یادگیرندگان برطرف کند. مسئله اصلی، تنوع گسترده ویژگی ها و پیشرفت های یادگیرندگان و ضرورت شخصی سازی فرآیند یاددهی–یادگیری است. فرضیه پژوهش بر این است که استفاده از هوش مصنوعی، از طریق تحلیل داده های عملکرد و ارائه محتوای متناسب با سطح و نیاز هر فرد، موجب افزایش انگیزه، مشارکت و بهبود دستاوردهای آموزشی می شود. روش تحقیق ترکیبی (مروری و شبه آزمایشی) در پنج مرحله شامل نیازسنجی، طراحی محتوای ماژولار، انتخاب الگوریتم مناسب (مانند شبکه های عصبی برای پیش بینی و سیستم های توصیه گر)، پیاده سازی و ارزیابی اثربخشی به کار گرفته شد. ابزار گردآوری داده شامل پرسشنامه های سنجش انگیزه و رضایت یادگیرندگان و آزمون های پیشرفت تحصیلی پیش و پس از اجرای برنامه است. تحلیل نتایج بر اساس مقایسه شاخص های یادگیری و رضایت در گروه آزمایش و کنترل انجام می شود. انتظار می رود نتایج نشان دهد مدل پیشنهادی نسبت به رویکردهای سنتی باعث بهبود معنادار عملکرد تحصیلی، افزایش انگیزه و مشارکت یادگیرندگان می شود. همچنین، چالش هایی مانند جمع آوری و تحلیل داده های کافی، ملاحظات اخلاقی و حفظ حریم خصوصی، و کاهش سوگیری الگوریتم ها شناسایی و برای هر یک راهکارهای عملی ارائه خواهد شد. این مدل، با تاکید بر توانایی هوش مصنوعی در شخصی سازی تجربه یادگیری، پتانسیل بالایی برای تحول در نظام های آموزشی دارد و می تواند به عنوان الگویی قابل تعمیم در محیط های آموزشی مختلف به کار گرفته شود.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، برنامه ریزی درسی ، یادگیری تطبیقی ، یادگیری شخصی سازی شده ، سیستم های آموزشی هوشمند.