معماری های توضیح پذیر هوش مصنوعی در آموزش: از تحلیل یادگیری تا تصمیم سازی اخلاق محور

پژوهش حاضر با تمرکز بر «معماری های توضیح پذیر هوش مصنوعی در آموزش» به تبیین پیوند میان تحلیل یادگیری و تصمیم سازی اخلاق محور می پردازد. هدف، صورت بندی چارچوبی کاربردی برای طراحی، سنجش و استقرار سامانه هایی است که تبیین های روشن، سازگار با نقش ذی نفعان و متناسب با بافت مدرسه ارائه می کنند. روش کار به صورت تحلیلی–توصیفی و مبتنی بر مطالعات کتابخانه ای و بررسی منسجم آثار معتبر انجام شده است. ابتدا مفاهیم کلیدی مانند توضیح پذیری، تفسیرپذیری، شفافیت و اعتماد تبیین می شود، سپس الگوهای فنی پیشین توضیح پذیر و پسینی، شاخص های ارزیابی وفاداری و فهم پذیری، و اصول طراحی تجربه تبیین برای معلم و دانش آموز مرور و یکپارچه می گردد. دستاوردها نشان می دهد معماری های لایه مند با ترکیب تبیین های محلی و جهانی، همراه با داشبوردهای تفسیرپذیر و ثبت نگاشت تصمیم، می تواند دقت تصمیم های آموزشی را ارتقا دهد، سوگیری را کاهش دهد، و پذیرش حرفه ای را تقویت کند. همچنین مجموعه ای از راهنماهای عملی برای حاکمیت داده، شفافیت الگوریتمی، حقوق یادگیرنده و سازوکار اعتراض پذیری استخراج می شود. در سطح استقرار، نقشه راهی برای پایش برخط کیفیت تبیین، آموزش حرفه ای معلمان، و مقیاس پذیری از پایلوت تا اجرا در سطح منطقه آموزشی ارائه می گردد. جمع بندی، دستورکار پژوهشی آینده و توصیه های اجرایی برای سیاست گذار و مدیر مدرسه را صورت بندی می کند.

کلیدواژه ها:

توضیح پذیری ، تحلیل یادگیری ، تصمیم سازی اخلاق محور ، شفافیت الگوریتمی ، عدالت آموزشی ، حاکمیت داده