سواد هوش مصنوعی برای دانش آموز و معلم: چارچوب شایستگی ها، خطاهای رایج و راه های مصون سازی شناختی

این مقاله نقشه ای جامع برای تبیین و تقویت سواد هوش مصنوعی در مدرسه ارائه می کند و به چرایی و چگونگی پرورش شایستگی های لازم در دو سطح دانش آموز و معلم می پردازد. هدف، تعریف مولفه های دانشی، مهارتی و نگرشی، شناسایی خطاهای رایج در استفاده آموزشی از سامانه های هوشمند، و طراحی راهکارهای مصون سازی شناختی است تا کیفیت یادگیری، عدالت آموزشی و ایمنی داده ارتقا یابد. روش پژوهش به صورت تحلیلی و توصیفی و مبتنی بر مطالعات کتابخانه ای و مرور منظم مقالات معتبر انجام شده است و با ساخت یک چارچوب شایستگی، شاخص های ارزیابی، و پروتکل های مدرسه ای برای طرح پرسش، تولید و راستی آزمایی خروجی ها، مسیر عملیاتی سازی را نشان می دهد. یافته ها نشان می دهد که ترکیب آموزش فراشناختی، بازطراحی تکلیف های انسان–ماشین، و قواعد شفاف برای ثبت فرایند می تواند اتکای بی جا به خروجی مدل را کاهش دهد، خطاهای مرجع دهی و برداشت نادرست از عدم قطعیت را مهار کند، و همکاری خلاق انسان و ماشین را در راستای اهداف برنامه درسی تقویت نماید. همچنین، استفاده از شاخص های فرایندی، پایش عدالت و سازوکارهای حفاظت از داده شرط اثرگذاری پایدار است. نتیجه، نقشه راهی مرحله به مرحله برای استقرار چارچوب در مدرسه و پیشنهادهایی برای پشتیبانی حرفه ای معلمان و ارزیابی مستمر است.

کلیدواژه ها:

سواد هوش مصنوعی ، شایستگی های معلم ، شایستگی های دانش آموز ، مصون سازی شناختی ، خطاهای رایج ، ارزشیابی