بررسی نظریه ها و مدل های آموزشی سیستم های یادگیری تطبیقی مبتنی بر هوش مصنوعی در محیط های آموزشی مدارس

هدف این مقاله مروری، تحلیل و بررسی عمیق نظریه ها و مدل های آموزشی است که زیربنای سیستم های یادگیری تطبیقی مبتنی بر هوش مصنوعی را در محیط های آموزشی مدارس تشکیل می دهند. در حالی که کاربرد هوش مصنوعی در آموزش الکترونیکی به سرعت در حال گسترش است، اثربخشی واقعی این سیستم ها نه در پیچیدگی فنی، بلکه در همسویی آن ها با مبانی نظری مستحکم یادگیری و طراحی مدل های آموزشی کارآمد نهفته است. این مقاله با رویکردی توصیفی-تحلیلی، به کاوش در این موضوع می پردازد که چگونه نظریه های کلاسیک و معاصر یادگیری، از جمله رفتارگرایی، شناخت گرایی، ساخت گرایی و یادگیری تجربی، در معماری فنی مدل های تطبیقی ترجمه و پیاده سازی می شوند. به طور خاص، سه مدل فنی بنیادین در سیستم های تطبیقی—مدل دانش آموز (درک یادگیرنده)، مدل دامنه (سازماندهی محتوا) و مدل آموزشی (استراتژی تدریس)—مورد واکاوی قرار می گیرند. این بررسی نشان می دهد که اکثر سیستم های کنونی، به ویژه در مدارس، تمایل به استفاده از مدل های شناختی و رفتارگرایانه برای آموزش مهارت های پایه دارند، در حالی که پتانسیل عظیم مدل های ساخت گرایانه برای پرورش خلاقیت و تفکر انتقادی کمتر مورد بهره برداری قرار گرفته است. این مقاله نتیجه گیری می کند که درک عمیق این نظریه ها و مدل ها برای مربیان و طراحان سیستم ضروری است تا اطمینان حاصل شود که ابزارهای هوش مصنوعی نه تنها بهینه سازی انتقال دانش، بلکه توسعه همه جانبه دانش آموزان در مدارس را هدف قرار می دهد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری تطبیقی ، مدل های آموزشی ، نظریه های یادگیری ، آموزش مدارس ، شخصی سازی آموزش