تلفیق هوش مصنوعی و سبک های یادگیری در بهینه سازی محتوای آموزشی الکترونیکی

هدف اصلی این مقاله مروری، بررسی و تحلیل چگونگی تلفیق هوش مصنوعی با مفهوم سبک های یادگیری به منظور بهینه سازی و شخصی سازی محتوای آموزشی الکترونیکی است. در عصر دیجیتال کنونی، یادگیری الکترونیکی به یکی از ارکان اصلی نظام های آموزشی بدل شده است؛ با این حال، رویکرد غالب "یک اندازه برای همه" در ارائه محتوا، اغلب در پاسخگویی به تفاوت های فردی یادگیرندگان، به ویژه سبک های یادگیری متنوع آن ها، ناکام می ماند. هوش مصنوعی با قابلیت های بی نظیر خود در تحلیل داده های کلان، شناسایی الگوهای رفتاری و تصمیم گیری هوشمند، افق جدیدی را برای حل این معضل گشوده است. این فناوری می تواند با ردیابی و تحلیل نحوه تعامل یادگیرنده با محتوای الکترونیکی، مدل پویایی از ترجیحات و سبک یادگیری او ایجاد کند. این مدل سازی صرفا به دسته بندی های ثابت سنتی محدود نمی شود، بلکه الگوهای شناختی، ترجیحات در ارائه اطلاعات (متنی، بصری، شنیداری یا تعاملی) و سرعت یادگیری فرد را در لحظه تشخیص می دهد. سپس، سیستم های یادگیری الکترونیکی انطباقی مبتنی بر هوش مصنوعی، محتوا را به صورت پویا بهینه سازی می کنند؛ این بهینه سازی شامل تغییر در توالی ارائه مطالب، انتخاب نوع رسانه آموزشی (مانند ویدئو، متن، یا بازی وارسازی) و تنظیم سطح دشواری چالش ها است. این مقاله با مرور نظام مند ادبیات موجود، به بررسی مکانیسم های این تلفیق، استراتژی های بهینه سازی محتوا و تاثیرات آن بر پیامدهای یادگیری مانند پیشرفت تحصیلی، انگیزه و رضایت فراگیران می پردازد. نتایج نشان می دهد که این هم افزایی، پتانسیل ایجاد تجارب یادگیری عمیقا شخصی سازی شده و کارآمد را دارد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، سبک های یادگیری ، یادگیری الکترونیکی ، شخصی سازی آموزش ، محتوای انطباقی