تحلیل داده های آموزشی با هوش مصنوعی: شناسایی الگوها و پیش بینی عملکرد دانش آموزان

گسترش فناوری های دیجیتال در دهه های اخیر، نظام های آموزشی را با دگرگونی هایی بنیادین مواجه کرده است؛ دگرگونی هایی که تنها به ابزارهای آموزشی محدود نمی شوند و به هسته طراحی برنامه های درسی نفوذ کرده اند. در این میان، هوش مصنوعی به عنوان یکی از اثرگذارترین فناوری های نوظهور، امکان بازتعریف مفهوم محتوا، نقش یادگیرنده و شیوه های آموزش را فراهم ساخته است. محتوای آموزشی هوشمند حاصل پیوند میان داده های یادگیری، الگوریتم های تطبیقی و نظریه های نوین یادگیری است و می تواند پاسخگوی تفاوت های فردی، سبک های شناختی و نیازهای متغیر یادگیرندگان باشد. با وجود گسترش استفاده از ابزارهای هوشمند در آموزش، هنوز شکاف معناداری میان ظرفیت های فنی هوش مصنوعی و طراحی نظام مند برنامه های درسی مبتنی بر آن مشاهده می شود. بسیاری از رویکردهای موجود، هوش مصنوعی را صرفا به عنوان یک ابزار کمکی تلقی کرده اند و کمتر به نقش آن در بازاندیشی ساختار، اهداف و فرآیندهای یاددهی–یادگیری توجه داشته اند.مسئله اصلی پژوهش حاضر، فقدان چارچوبی منسجم برای توسعه محتواهای آموزشی هوشمند است که بتواند هم زمان با حفظ انسجام علمی برنامه درسی، امکان یادگیری شخصی سازی شده و تطبیقی را فراهم کند. برنامه های درسی سنتی، غالبا بر توالی ثابت محتوا و ارزیابی های یکنواخت استوارند و توان پاسخ گویی به تفاوت های فردی یادگیرندگان را ندارند. این محدودیت، در شرایطی که تنوع شناختی و انگیزشی یادگیرندگان افزایش یافته، به یکی از چالش های اساسی نظام های آموزشی تبدیل شده است.پژوهش حاضر با هدف تبیین اصول طراحی محتوای آموزشی هوشمند و ارائه مدلی مفهومی برای توسعه برنامه های درسی مبتنی بر هوش مصنوعی انجام شده است. تمرکز اصلی مقاله بر شناسایی مولفه های کلیدی محتوای هوشمند، تبیین نقش داده های یادگیری در تصمیم گیری آموزشی و بازتعریف تعامل میان معلم، یادگیرنده و محتوا است. در این راستا، تلاش شده است تا پیوندی معنادار میان مبانی نظری یادگیری، قابلیت های الگوریتم های هوشمند و الزامات عملی طراحی برنامه درسی برقرار شود.روش تحقیق پژوهش از نوع تحلیلی–تبیینی است و با اتکا بر مطالعه نظام مند منابع علمی معتبر فارسی و انگلیسی انجام شده است. داده ها از طریق تحلیل متون تخصصی حوزه فناوری آموزشی، هوش مصنوعی در آموزش و برنامه ریزی درسی گردآوری شده و با استفاده از رویکرد تحلیل مفهومی مورد بررسی قرار گرفته اند. تمرکز تحلیل بر استخراج الگوها، مفاهیم مشترک و خلاهای موجود در پژوهش های پیشین بوده است، بدون آنکه به نمونه یا زمینه اجرایی خاصی اشاره شود.یافته های کلیدی پژوهش نشان می دهد که محتوای آموزشی هوشمند تنها در صورتی اثربخش خواهد بود که در بستر یک برنامه درسی منعطف و داده محور طراحی شود. همچنین، نقش معلم از انتقال دهنده محتوا به طراح تجربه یادگیری و نقش یادگیرنده از دریافت کننده منفعل به مشارکت کننده فعال تغییر می یابد. نتایج حاکی از آن است که استفاده هدفمند از تحلیل داده های یادگیری می تواند به بهبود مستمر محتوا و تصمیم گیری آموزشی منجر شود.در مجموع، پژوهش حاضر با ارائه چارچوبی نظری برای توسعه محتوای آموزشی هوشمند، زمینه ای برای بازاندیشی در طراحی برنامه های درسی فراهم می کند و می تواند مبنایی برای پژوهش های کاربردی آینده در حوزه آموزش هوشمند باشد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، محتوای آموزشی هوشمند ، برنامه درسی تطبیقی ، یادگیری شخصی سازی شده ، فناوری آموزشی