کاربرد هوش مصنوعی در طراحی آزمون های پویا و ارزیابی مستمر یادگیری دانش آموزان

این مقاله مروری، به تحلیل عمیق کاربردها و پیامدهای هوش مصنوعی در تحول بنیادین نظام های ارزیابی، با تمرکز بر دو مفهوم کلیدی "آزمون های پویا" و "ارزیابی مستمر"، می پردازد. نظام های ارزیابی سنتی، که بر آزمون های ایستا و مقطعی استوارند، در ارائه تصویری دقیق و به موقع از فرآیند یادگیری دانش آموزان ناتوان بوده و اغلب به ابزارهایی برای قضاوت گذشته نگر تبدیل شده اند تا هدایت آینده نگر. هوش مصنوعی با قابلیت های خود در تحلیل آنی داده ها، یادگیری ماشین و تطبیق پذیری، این امکان را فراهم آورده است که ارزیابی را از یک "عکس فوری" از دانش، به یک "فیلم ویدئویی" مستمر از فرآیند یادگیری تبدیل کنیم. این مقاله به تفصیل چگونگی طراحی "آزمون های پویا"، مانند آزمون گیری تطبیقی کامپیوتری (CAT) که خود را با سطح توانایی دانش آموز هماهنگ می کنند، را بررسی می کند. به موازات آن، به تشریح روش های "ارزیابی مستمر"، به ویژه "سنجش پنهان" در محیط های یادگیری دیجیتال و بازی گونه، می پردازد که در آن، ارزیابی به صورت یکپارچه و نامحسوس در تار و پود فعالیت های آموزشی تنیده می شود. یافته های این مرور نشان می دهد که این رویکرد دوگانه، به افزایش دقت و کارایی سنجش، کاهش اضطراب آزمون، و ایجاد یک حلقه بازخورد فوری و دائمی منجر می شود که برای شخصی سازی آموزش حیاتی است. در نهایت، ضمن پرداختن به چالش هایی نظیر تفسیرپذیری الگوریتم ها و خطر فرهنگ نظارت، این مقاله نتیجه گیری می کند که هوش مصنوعی با توانمندسازی ارزیابی پویا و مستمر، پارادایم سنجش را از ابزاری برای اندازه گیری محصول یادگیری، به فرآیندی برای درک و بهینه سازی خود فرآیند یادگیری متحول می سازد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، آزمون پویا ، ارزیابی مستمر ، ارزیابی تکوینی ، آزمون گیری تطبیقی کامپیوتری (CAT) ، سنجش پنهان ، تحلیل های یادگیری