طراحی سیستم های توصیه گر آموزشی مبتنی برهوش مصنوعی برای یادگیرندگان فردی

با پیشرفت فناوری های دیجیتال و رشد چشمگیر حجم اطلاعات آموزشی، نیاز به سیستم های هوشمند که بتوانند یادگیری را متناسب با نیازها و ویژگی های هر فرد شخصی سازی کنند، بیش از پیش احساس می شود. سیستم های توصیه گر آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی با تحلیل داده های آموزشی، رفتارهای یادگیرنده، علایق، سبک یادگیری و سطح دانش، قادر به ارائه مسیرهای یادگیری بهینه و محتوای آموزشی مناسب هستند. طراحی این سیستم ها مستلزم ترکیب الگوریتم های یادگیری ماشین، داده کاوی، تحلیل رفتار یادگیرنده و مدل های شناختی است.در این پژوهش، معماری یک سیستم توصیه گر آموزشی هوشمند ارائه شده که از الگوریتم های فیلترینگ مبتنی بر محتوا، فیلترینگ مشارکتی، یادگیری عمیق و شبکه های عصبی برای پیش بینی نیازهای آموزشی فرد استفاده می کند. همچنین، روش های ارزیابی کیفیت توصیه ها با استفاده از متریک هایی نظیر دقت، پوشش، تنوع و رضایت یادگیرنده مورد توجه قرار گرفته است. یکی از چالش های کلیدی در طراحی چنین سیستم هایی، حفظ تعادل بین شخصی سازی دقیق و ارائه گزینه های متنوع به منظور جلوگیری از محدود کردن تجربه یادگیری است.نتایج آزمایش های اولیه نشان می دهد که استفاده از سیستم توصیه گر هوشمند می تواند به افزایش انگیزه، تعامل، رضایت و کارایی یادگیری کمک کند و مسیر یادگیری فردی را با توجه به اهداف و توانایی های هر یادگیرنده بهینه سازد. این پژوهش تاکید می کند که ادغام هوش مصنوعی با سیستم های توصیه گر آموزشی می تواند تحولی اساسی در آموزش فردمحور ایجاد کرده و کیفیت یادگیری در محیط های آموزشی مدرن را به طور چشمگیری ارتقا دهد. همچنین، توسعه چنین سیستم هایی می تواند پایه ای برای تحقیقات آتی در حوزه یادگیری تطبیقی و آموزش شخصی سازی شده فراهم کند.

کلیدواژه ها:

سیستم توصیه گر آموزشی ، هوش مصنوعی ، یادگیری فردی ، شخصی سازی یادگیری ، یادگیری تطبیقی