نقش هوش مصنوعی در شخصی سازی فرآیند یاددهی-یادگیری: فرصت ها و چالش های پیش روی معلمان

هوش مصنوعی (AI) به عنوان یکی از پیشران های اصلی انقلاب صنعتی چهارم، پتانسیل چشمگیری برای متحول سازی بنیادین بخش آموزش و پرورش دارد. مقاله حاضر با هدف تحلیل و بررسی نقش هوش مصنوعی در فرآیند شخصی سازی یاددهی-یادگیری تدوین شده است. در آن مدل های آموزشی سنتی بر اساس یک برنامه درسی یکسان و با سرعت ثابت برای همه دانش آموزان عمل می کنند، در حالی که می توانند واقعی و قابل درک مفاهیم شخصی سازی شده (Ponalized Learning) را ارائه دهند. این شخصی سازی نه تنها آموزش، بلکه محتوا، سبک تدریس، و نوع بازخورد را بر اساس داده های لحظه های مربوط به میزان تسلط شناختی، علایقشی، و سبک های سبک به فرد هر دانش آموز تنظیم می کند.فرصت های ناشی از ادغام AI در این فرآیند متعدد و حیاتی هستند. مهم ترین آنها شامل توسعه سیستم های تطبیقی هوشمند است که درسی و تمرینات را به صورت پویا تغییر می دهند تا همیشه در «منطقه تقریبی رشد» (ZPD) دانش آموز قرار بگیرد. همچنین، ابزارهای تحلیل داده های آموزشی (Learning Analytics) مبتنی بر هوش مصنوعی، با شناسایی زودهنگام الگوهای شکست یا موفقیت، به معلمان کمک می کنند تا مداخلات آموزشی در موقعیت و هدف داشته باشند. این اتوماسیون وظایف روتین، مانند تصحیح خودکار تکالیف و ارائه بازخورد فوری و دقیق ، زمان گران بهای معلم را آزاد می سازد تا مهارت های عاطفی، مهارت های تفکر انتقادی و حل مسئله، و حمایت از دانش آموز را از نظر فردی دانش آموز کند و نقش خود را از «انتقال دهنده دانش» به «طراحی و مربی» ارائه دهد.با وجود این فرصت ها، چالش های جدی نیز پیش روی معلمان و نظام آموزشی قرار دارد. یکی از مهم ترین مشکلات، موضوع عدالت آموزشی و نابرابری های دیجیتال است، به این معنی که دسترسی نابرابر به زیرساخت های فناوری و کیفیت پایین داده ها می تواند سوگیری های الگوریتمی رادید کرده و شکاف آموزشی را درک کند. علاوه بر این، حفظ حریم خصوصی و امنیت اطلاعات حساس دانش آموزان و لزوم توسعه سواد دیجیتال تخصصی در میان معلمان برای کارکرد با ابزارهای هوشمند، از دیگر ملاحظات محوری این مقاله است. در این پژوهش قانونی می کند که موفقیت AI در آموزش، مستلزم یک مکان جامع شامل آموزش مداوم معلمان، تدوین های اخلاقی و شفاف، و اطمینان از شفافیت (Explainability )

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی در آموزش ، شخصی سازی ، کتاب طبیقی ، چالش های معلمان ، عدالت آموزشی ، تحلیل داده های آموزشی ، سیستم های تصمیم گیری پشتیبان ، حریم خصوصی داده های آموزشی.