طراحی الگوریتم های هوشمند برای برنامه ریزی درسی شخصی سازی شده//

گسترش یادگیری الکترونیکی، تنوع محتواهای آموزشی و نیاز روزافزون فراگیران به برنامه ریزی متناسب با سبک، سرعت و اهداف فردی، توسعه الگوریتم های هوشمند برای برنامه ریزی درسی شخصی سازی شده را به ضرورتی اساسی در حوزه آموزش هوشمند تبدیل کرده است. سیستم های شخصی سازی شده ی برنامه ریزی درسی با بهره گیری از روش های داده کاوی، یادگیری ماشین، بهینه سازی هوشمند و مدل سازی رفتار یادگیرنده، قادرند مسیرهای یادگیری مناسب هر فرد را طراحی کنند و با تحلیل پیوسته عملکرد او، برنامه را به صورت پویا اصلاح نمایند. این مقاله به بررسی جامع مفاهیم، انواع الگوریتم ها، چالش ها و معماری یک سیستم پیشنهادی برای برنامه ریزی درسی شخصی سازی شده می پردازد. همچنین کاربرد الگوریتم هایی مانند ژنتیک، شبکه های عصبی، سیستم های توصیه گر و الگوریتم های چندهدفه در این حوزه تحلیل می شود. در پایان نیز مجموعه ای از پیشنهادها برای توسعه و پژوهش های آینده ارائه خواهد شد.

کلیدواژه ها:

برنامه ریزی درسی هوشمند ، شخصی سازی یادگیری ، یادگیری ماشین ، الگوریتم های هوشمند ، سیستم های توصیه گر ، داده کاوی آموزشی