چالش ها و فرصت های هوش مصنوعی در شخصی سازی آموزش در مدارس

این مقاله به بررسی چالش ها و فرصت های به کارگیری هوش مصنوعی در شخصی سازی آموزش در مدارس می پردازد. هدف، تبیین ظرفیت های سامانه های انطباقی برای بهبود کیفیت یادگیری و روشن کردن محدودیت ها و ریسک های همراه با آن هاست. روش تحقیق به صورت تحلیلی–توصیفی و مبتنی بر مطالعات کتابخانه ای و مرور انتقادی مقالات معتبر انجام شده است. یافته ها نشان می دهد استفاده از مدل های پیش بین و موتورهای توصیه گر می تواند تشخیص به موقع شکاف های یادگیری، تنظیم مسیر و سرعت مطالعه، ارائه بازخورد تکوینی لحظه ای، افزایش انگیزش، و پشتیبانی از تصمیم گیری داده بنیاد در سطح کلاس و مدرسه را تسهیل کند. در مقابل، خطرهای سوگیری الگوریتمی، نقض حریم خصوصی و امنیت داده، نظارت گرایی، و شکاف دسترسی دیجیتال می تواند کیفیت و عدالت آموزشی را تهدید کرده و نقش حرفه ای معلم را تضعیف کند. نتایج همچنین نشان می دهد اثربخشی پایدار در گرو طراحی انسان محور، شفافیت و قابلیت توضیح مدل ها، حداقل سازی جمع آوری داده، آموزش حرفه ای معلمان، و ارزیابی های ترکیبی اثربخشی و برابری است. همچنین، هم راستاسازی محتوا با برنامه درسی ملی و توجه به تفاوت های فرهنگی و زبانی، پیش شرط موفقیت به شمار می آید. بر همین اساس، مقاله پیشنهاد می کند پیاده سازی تدریجی و کنترل شده، تدوین چارچوب های حکمرانی مدرسه ای برای اخلاق و امنیت، مشارکت ذی نفعان، و پایش مداوم پیامدها در مقیاس های واقعی دنبال شود تا شخصی سازی هوشمند به بهبود یادگیری همگانی بینجامد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، شخصی سازی یادگیری ، مدارس ، سوگیری الگوریتمی ، حریم خصوصی