الگوریتم های هوش مصنوعی در آموزش شخصی سازی شده: از تشخیص شکاف دانشی تا تنظیم پویا محتوای آموزشی

آموزش شخصی سازی شده (Personalized Learning Environments -PLEs) به عنوان پارادایمی نوین، در پی پاسخگویی به نیازهای منحصر به فرد هر دانش آموز، با هدف به حداکثر رساندن پتانسیل یادگیری او، مطرح شده است. چالش اصلی در پیاده سازی موثر این رویکرد، مقیاس پذیری و دقت تشخیص وضعیت فعلی دانش آموز و ارائه محتوای مناسب در لحظه مناسب است. این مقاله به بررسی نقش محوری الگوریتمهای پیشرفته هوش مصنوعی (AI )در غلبه بر این چالش ها میپردازد. تمرکز اصلی بر دو محور اساسی است: اول، الگوریتمهای یادگیری ماشینی برای مدل سازی دقیق وضعیت دانش (مانند BKT و IRT )جهت تشخیص شکاف های دانشی؛ و دوم، استفاده از چارچوب های یادگیری تقویتی (RL )و سامانه های توصیه گر (Recommender Systems)برای تنظیم پویا و بهینه مسیر یادگیری و محتوای آموزشی. همچنین، مالحظات اخلاقی، چالش های داده محور، و نقش مکمل مربیان انسانی در اکوسیستم آموزش مبتنی بر هوش مصنوعی مورد بحث قرار گرفته است. نتایج نشان میدهد که ادغام الگوریتم های هوش مصنوعی نه تنها کارایی انتقال دانش را افزایش میدهد، بلکه سطح درگیری و انگیزه دانش آموز را نیز به طور معناداری بهبود می بخشد.

کلیدواژه ها:

الگوریتم ، هوش مصنوعی ، آموزش ، آینده علمی مربی ، تعامل.