استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل و پیش بینی سبک های یادگیری دانش آموزان

رشد سریع فناوری های مبتنی بر هوش مصنوعی در دهه های اخیر زمینه تازه ای برای تحلیل رفتارهای یادگیری فراهم کرده است؛ رفتاری که در مدارس و مراکز آموزشی اغلب به صورت شهودی و بر پایه تجربه معلمان تشخیص داده می شود. با این حال، حجم گسترده داده های آموزشی، تنوع فراوان سبک های یادگیری و پیچیدگی تعاملات شناختی دانش آموزان، نیاز به رویکردهای نظام مند را دوچندان کرده است. پژوهش حاضر با هدف بررسی کارآمدی هوش مصنوعی در تحلیل و پیش بینی سبک های یادگیری انجام شده و تلاش دارد نشان دهد که چگونه الگوریتم های نوین می توانند دید تازه ای درباره الگوهای رفتاری و شناختی دانش آموزان در اختیار نظام آموزشی قرار دهند.در این مسیر، مطالعات معتبر داخلی و بین المللی مورد بررسی قرار گرفته تا تصویری جامع از وضعیت کنونی پژوهش های مرتبط با شخصی سازی یادگیری و تحلیل سبک های یادگیری ارائه شود. یافته های مرور منابع نشان می دهد که اغلب تحقیقات، از روش هایی مانند شبکه های عصبی، ماشین بردار پشتیبان و الگوریتم های طبقه بندی برای تشخیص الگوهای یادگیری بهره گرفته اند. همچنین مشخص شد که کاربست این روش ها در محیط های آموزشی نه تنها امکان پیش بینی رفتار دانش آموزان را فراهم می کند، بلکه زمینه ای برای طراحی مسیرهای یادگیری متناسب با نیازهای فردی ایجاد می سازد. پژوهش هایی مانند کارهای «یانگ و همکاران» در زمینه تحلیل ویژگی های شناختی و «پیزا» در بررسی رفتار یادگیری نشان می دهد که بهره گیری از داده های بزرگ می تواند رابطه میان سبک یادگیری و عملکرد تحصیلی را با دقت بیشتری آشکار کند.در کنار مرور دستاوردهای پژوهشی، کوشش شده تا اهمیت شناخت سبک های یادگیری نیز مورد توجه قرار گیرد. ارزش این شناخت زمانی آشکار می شود که بدانیم بسیاری از شکست های تحصیلی ریشه در ناهماهنگی میان روش تدریس و سبک یادگیری دارند. تحلیل های مبتنی بر هوش مصنوعی به معلمان کمک می کند تا پیش از مشاهده مشکلات آشکار، نشانه های اولیه تفاوت های فردی را تشخیص دهند و بر اساس آن، محتوای مناسب تری طراحی کنند.بررسی منابع نشان می دهد استفاده از هوش مصنوعی در آموزش، چالش هایی نیز به همراه دارد؛ از جمله نگرانی درباره صحت داده ها، سوگیری الگوریتم ها و ملاحظات اخلاقی مربوط به ذخیره سازی داده های دانش آموزان. با این حال، تجربیات موفق کشورهای مختلف در استفاده از سیستم های پیشنهاددهنده آموزشی و سامانه های تحلیل رفتار یادگیری نشان می دهد که در صورت به کارگیری چارچوب های مناسب، هوش مصنوعی می تواند به ابزاری موثر برای بهبود کیفیت یادگیری تبدیل شود.به طور کلی، نتایج این مطالعه مروری حکایت از آن دارد که هوش مصنوعی می تواند نقش تعیین کننده ای در تحلیل و پیش بینی سبک های یادگیری ایفا کند، مشروط بر آن که داده های آموزشی به درستی استخراج شده و الگوریتم ها با دقت کافی آموزش داده شوند. بررسی ها نشان داد که پژوهش های موجود در زمینه سبک های یادگیری، مسیر خوبی را پیش گرفته اند اما همچنان نیاز به مطالعات عمیق تر درباره ترکیب ویژگی های شناختی، رفتاری و عاطفی احساس می شود. این مقاله با مرور نظام مند منابع، چشم اندازی روشن برای پژوهشگران و متخصصان تعلیم وتربیت فراهم می آورد تا از ظرفیت هوش مصنوعی در طراحی مسیرهای یادگیری موثرتر بهره مند شوند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، سبک های یادگیری ، تحلیل داده های آموزشی ، یادگیری شخصی سازی شده ، شبکه های عصبی ، پیش بینی رفتار یادگیری