هوش مصنوعی در سنجش مهارت های اجتماعی و عاطفی دانش آموزان

توسعه و ارزیابی مهارت های اجتماعی و عاطفی (Social-Emotional Learning - SEL)، که شامل مولفه های کلیدی خودآگاهی، خودمدیریتی، آگاهی اجتماعی، مهارت های ارتباطی و تصمیم گیری مسئولانه است، دیگر صرفا یک اولویت آموزشی نیست، بلکه یک ضرورت برای تضمین موفقیت جامع و بهزیستی (Well-being) دانش آموزان در قرن بیست و یکم به شمار می رود. با این وجود، نظام های آموزشی با چالش های اساسی در سنجش عینی، مقیاس پذیر و مستمر این مهارت ها دست و پنجه نرم می کنند. روش های سنتی، از جمله مشاهدات معلم و ابزارهای خودگزارش دهی، به شدت مستعد سوگیری های ذهنی هستند، زمان بر بوده و غالبا در ارائه بازخورد فوری که برای مداخلات موثر حیاتی است، ناکام می مانند.ورود هوش مصنوعی (AI) به حوزه آموزش، پتانسیل لازم برای غلبه بر این محدودیت ها را فراهم کرده است. این مقاله به بررسی عمیق چگونگی استفاده از فناوری های پیشرفته AI برای تحول در فرایند سنجش SEL می پردازد. روش های مبتنی بر یادگیری ماشین (Machine Learning) امکان تحلیل داده های چندوجهی را فراهم می آورند که از تعاملات روزمره دانش آموزان در محیط های یادگیری، چه فیزیکی و چه مجازی، به دست می آیند.پردازش زبان طبیعی (NLP) می تواند الگوهای گفتاری و نوشتاری دانش آموزان را در طول فعالیت های گروهی یا پاسخ های متنی تحلیل کند تا سطح همدلی، قاطعیت و مهارت های حل تعارض را اندازه گیری کند. همزمان، تکنیک های بینایی کامپیوتری (Computer Vision) و تحلیل حالات چهره و ژست بدن در محیط های شبیه سازی شده (مانند ربات های آموزشی یا پلتفرم های تعاملی) به طور مستمر شاخص هایی از تنظیم هیجانی و تمرکز را رصد می کنند. علاوه بر این، ابزارهای AI قادرند حجم عظیمی از داده های رفتاری را با دقت بالا پردازش کنند و به شناسایی زودهنگام دانش آموزانی بپردازند که ممکن است دچار مشکلاتی در ابعاد اجتماعی و عاطفی باشند.با وجود این فرصت های چشمگیر، پیاده سازی این سیستم ها چالش های جدی اخلاقی و فنی را به همراه دارد. حفظ حریم خصوصی داده ها، به ویژه داده های بیومتریک و عاطفی حساس دانش آموزان، در کنار مدیریت خطر سوگیری های الگوریتمی که می توانند منجر به ارزیابی های ناعادلانه شوند، نیازمند تدوین چارچوب های اخلاقی و حقوقی مستحکم است. تاکید می شود که هوش مصنوعی باید به عنوان ابزاری حمایتی برای معلم عمل کند و نتایج ارزیابی های ماشینی باید با تفسیر انسانی و تعاملات گرم معلم-دانش آموز ترکیب شوند تا یک محیط یادگیری سالم و رشد دهنده تضمین شود. در نهایت، موفقیت در ادغام هوش مصنوعی در سنجش SEL، نه تنها به پیشرفت های فنی، بلکه به پذیرش یک رویکرد انسان محور و اخلاق مدار در آموزش وابسته است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی (AI) ، سنجش ، مهارت های اجتماعی و عاطفی (SEL) ، یادگیری ماشین ، پردازش زبان طبیعی (NLP) ، بینایی کامپیوتری ، بازخورد شخصی سازی شده ، خودآگاهی ، تنظیم هیجان ، اخلاق در هوش مصنوعی ، بهزیستی دانش آموزان