مرور مدل های تطبیقی هوش مصنوعی برای شناسایی سبک های یادگیری و بهبود عملکرد تحصیلی دانش آموزان

هدف این مقاله مروری، بررسی و تحلیل مدل های تطبیقی مبتنی بر هوش مصنوعی است که به منظور شناسایی سبک های یادگیری دانش آموزان و در نهایت، بهبود عملکرد تحصیلی آن ها توسعه یافته اند. با ورود به عصر دیجیتال و افزایش حجم داده های آموزشی، سیستم های سنتی آموزش دیگر قادر به پاسخگویی به نیازهای فردی هر دانش آموز نیستند. هوش مصنوعی با ارائه قابلیت های پیشرفته در تحلیل داده ها، الگوبرداری و تصمیم گیری خودکار، فرصتی بی نظیر برای شخصی سازی فرآیند یادگیری فراهم آورده است. سیستم های یادگیری تطبیقی، به عنوان یکی از کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در آموزش، تلاش می کنند تا محتوا، روش ارائه و سرعت آموزش را بر اساس ویژگی های منحصربه فرد هر یادگیرنده، به ویژه سبک یادگیری او، تنظیم کنند. در این پژوهش، با استفاده از روش مرور ادبیات و تحلیل توصیفی-تحلیلی، به بررسی عمیق چگونگی عملکرد این مدل ها پرداخته می شود. مقاله حاضر ابتدا مبانی نظری هوش مصنوعی در آموزش و مفهوم سبک های یادگیری را تشریح کرده، سپس به انواع مدل های تطبیقی می پردازد. همچنین، چالش ها و فرصت های پیش روی پیاده سازی این سیستم ها در محیط های آموزشی واقعی مورد بحث قرار می گیرد. نتایج این مرور نشان می دهد که استفاده از مدل های تطبیقی هوش مصنوعی پتانسیل بالایی در افزایش انگیزه، درگیری تحصیلی و ارتقای سطح علمی دانش آموزان دارد، اما موفقیت آن مستلزم توجه به زیرساخت های فناورانه، آموزش معلمان و مسائل اخلاقی مرتبط با داده های دانش آموزان است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری تطبیقی ، سبک های یادگیری ، عملکرد تحصیلی ، شخصی سازی آموزش