سیستم های سنجش کلاسی مبتنی بر هوش مصنوعی و تاثیر آن بر کیفیت آموزش

سنجش و ارزیابی، به عنوان یکی از ارکان اساسی فرایند یاددهی-یادگیری، نقشی تعیین کننده در هدایت آموزشی و تضمین کیفیت آموزش ایفا می کند. با این حال، روش های سنتی سنجش کلاسی اغلب با چالش هایی نظیر وقت گیر بودن، ذهنیت گرایی، تاخیر در ارائه بازخورد و تمرکز بر ارزیابی های پایانی به جای ارزیابی تکوینی مواجه هستند. این مقاله مروری با هدف بررسی و تحلیل چگونگی تاثیر سیستم های سنجش کلاسی مبتنی بر هوش مصنوعی بر شاخص های کلیدی کیفیت آموزش تدوین شده است. هوش مصنوعی با ارائه قابلیت هایی نظیر نمره دهی خودکار، ارزیابی های تطبیقی، بازخورد آنی و تحلیل گران یادگیری، پتانسیل ایجاد یک تحول بنیادین در پارادایم های سنجش را داراست. این فناوری می تواند با آزاد کردن زمان معلمان از وظایف تکراری ارزیابی، امکان تمرکز بیشتر بر طراحی آموزشی و تعامل انسانی را فراهم آورد و از طریق ارائه بازخوردهای فوری و شخصی سازی شده، فرایند یادگیری دانش آموزان را به طور مستقیم بهبود بخشد. با این حال، این مقاله به بررسی چالش های همراه این فناوری، از جمله خطر سوگیری الگوریتمی، مسائل مربوط به حریم خصوصی داده های دانش آموزان و ضرورت بازتعریف نقش معلم در فرایند سنجش نیز می پردازد. نتایج این بررسی نشان می دهد که استفاده هوشمندانه و اخلاقی از هوش مصنوعی در سنجش کلاسی می تواند به طور قابل توجهی به ارتقای کیفیت آموزش، از طریق افزایش دقت، عینیت و به هنگام بودن ارزیابی ها کمک کند، مشروط بر آنکه رویکردی انسان محور و پداگوژیک در طراحی و پیاده سازی این سیستم ها اتخاذ گردد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، سنجش کلاسی ، کیفیت آموزش ، ارزیابی تکوینی ، بازخورد هوشمند