سواد هوش مصنوعی برای دانش آموز و معلم: چارچوب شایستگی های، خطاهای رایج و راه های مصون سازی شناختی

این مقاله به تبیین سواد هوش مصنوعی برای دانش آموز و معلم می پردازد و پیوند میان آگاهی مفهومی، مهارت های عملی، نگرش مسئولانه و توانایی های شناختی را در یک چارچوب منسجم بررسی می کند. هدف ها شامل تعریف دقیق مولفه های سواد، صورت بندی شایستگی ها برای طراحی درس و یادگیری روزمره، شناسایی خطاهای رایج مانند توهم دانایی، اعتماد بی جا، تعمیم شتاب زده و خطای تایید، و ارائه راهبردهای مصون سازی شناختی برای کاهش آسیب اطلاعات نادقیق است. روش تحقیق به صورت تحلیلی و توصیفی و بر پایه مطالعات کتابخانه ای و مرور نظام مند مقالات معتبر انجام شده است. یافته ها نشان می دهد ارتقای سواد هوش مصنوعی زمانی محقق می شود که آموزش پرسشگری، تحلیل خروجی، ردیابی منبع، و بازاندیشی در فرایند تولید پاسخ با تمرین های هدایت شده و بازخورد دقیق همراه باشد. بر اساس تحلیل انجام شده، برنامه درسی پیشنهادی شامل توالی فعالیت های پروژه محور، تمرین خطایابی مرحله به مرحله، و آموزش مقاومت در برابر گمراهی اطلاعاتی است که به بهبود انگیزش یادگیری، افزایش دقت استدلال و ارتقای مشارکت فعال می انجامد. جمع بندی بیان می کند که ترکیب آموزش مفهومی و تمرین های شناختی مقاوم ساز، بنیانی پایدار برای پرورش سواد هوش مصنوعی فراهم می کند و می تواند در مدرسه به صورت تدریجی اجرا شود.

کلیدواژه ها:

سواد هوش مصنوعی ، شایستگی معلم و دانش آموز ، خطاهای شناختی ، مصون سازی شناختی ، آموزش داده محور