یادگیری شخصی سازی شده با بهره گیری از هوش مصنوعی

یادگیری شخصی سازی شده به معنای تطبیق فرایند آموزشی با نیازها، توانایی ها و سبک یادگیری هر فرد است. برخلاف مدل سنتی «یک اندازه برای همه»، این رویکرد تلاش می کند مسیر یادگیری هر دانش آموز یا دانشجو متناسب با ویژگی های فردی او طراحی شود و هدف آن افزایش اثربخشی یادگیری و انگیزه یادگیرندگان است (آقاجانی، ۱۴۰۲در سال های اخیر، هوش مصنوعی (AI) به عنوان یک ابزار کلیدی در تحقق یادگیری شخصی سازی شده مطرح شده است. سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند داده های عملکرد یادگیرندگان را تحلیل کنند و مسیر آموزشی، محتوا و بازخوردها را به صورت فردی تنظیم نمایند. الگوریتم های یادگیری ماشین این امکان را فراهم می آورند که محتوا و تمرین ها متناسب با سطح دانش آموز ارائه شود، بازخوردهای فوری دریافت شود و پیش بینی های دقیق درباره پیشرفت یادگیرنده صورت گیرد (آقاجانی، ۱۴۰۲مزایای استفاده از هوش مصنوعی در یادگیری شخصی سازی شده شامل افزایش انگیزه و مشارکت فعال یادگیرندگان، امکان شناسایی سریع نقاط ضعف و نیازهای آموزشی، و فراهم آوردن یادگیری انعطاف پذیر و خودتنظیم است (آقاجانی، ۱۴۰۲). با وجود این، چالش هایی نیز وجود دارد، از جمله نیاز به حجم بالای داده های دقیق، مسائل حریم خصوصی و امنیت داده ها، هزینه های فنی و زیرساختی، و احتمال سوگیری الگوریتم ها که می تواند یادگیری ناعادلانه ایجاد کند (آقاجانی، ۱۴۰۲چشم انداز آینده یادگیری شخصی سازی شده با هوش مصنوعی روشن به نظر می رسد. پیشرفت در حوزه یادگیری ماشین و تحلیل داده ها امکان توسعه سیستم های هوشمندتر، دقیق تر و قابل اعتمادتر را فراهم می کند و انتظار می رود این فناوری ها به تحول بنیادین در نظام های آموزشی منجر شوند (آقاجانی، ۱۴۰۲در نتیجه، یادگیری شخصی سازی شده مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند تجربه یادگیری را انسانی تر، انعطاف پذیرتر و اثرگذارتر کند و به شکل موثری نیازهای فردی یادگیرندگان را پاسخ دهد (آقاجانی، ۱۴۰۲

کلیدواژه ها:

حریم خصوصی ، هوش مصنوعی سیستم های هوشمند ، افزایش انگیزه ، انعطاف پذیر