ارزیابی یادگیری با هوش مصنوعی: رویکردها، مزایا و چالش ها

ارزیابی یادگیری با هوش مصنوعی، به عنوان یکی از فناوری های تحول آفرین در حوزه آموزش، توانسته است روش های سنجش پیشرفت تحصیلی را دگرگون کند. در این فرایند، از ابزارهای هوشمند برای تحلیل داده های عملکرد دانش آموزان، شناسایی الگوهای یادگیری و ارائه بازخورد فوری استفاده می شود. این رویکرد نه تنها زمان و هزینه ارزیابی را کاهش می دهد، بلکه دقت سنجش را نیز به طور چشمگیری افزایش می دهد. هوش مصنوعی می تواند با بهره گیری از الگوریتم های یادگیری ماشین و شبکه های عصبی، داده های پیچیده آموزشی را پردازش کرده و نقاط قوت و ضعف هر دانش آموز را شناسایی کند. این امر امکان شخصی سازی مسیر یادگیری را فراهم کرده و کیفیت آموزش را ارتقا می دهد. در عین حال، توسعه این فناوری با چالش هایی همراه است؛ از جمله نگرانی های مربوط به حفظ حریم خصوصی، نیاز به زیرساخت های مناسب، و خطر وابستگی بیش ازحد به نتایج الگوریتم ها. این مقاله با تمرکز بر رویکردهای نوین، مزایا و چالش های کلیدی ارزیابی یادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی، تصویری جامع از وضع موجود و مسیرهای آینده این حوزه ارائه می دهد.

کلیدواژه ها:

ارزیابی یادگیری ، هوش مصنوعی ، آموزش شخصی سازی شده ، یادگیری ماشین ، بازخورد آموزشی ، چالش