ارزیابی خودکار در آموزش: چگونه هوش مصنوعی می تواند فرآیند ارزیابی را تغییر دهد

تحول های فناورانه در دهه های اخیر، نظام های آموزشی را با تغییراتی عمیق در شیوه های تدریس، یادگیری و سنجش مواجه کرده اند. یکی از برجسته ترین نمودهای این دگرگونی، گسترش ارزیابی خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی است؛ رویکردی که تلاش می کند فرآیند سنجش یادگیری را از قالب های سنتی، زمان بر و گاه ذهنی خارج کرده و به سمت الگوهای داده محور، مستمر و انعطاف پذیر سوق دهد. هدف اصلی این مقاله، بررسی نظام مند ظرفیت های هوش مصنوعی در بازتعریف مفهوم ارزیابی آموزشی و تحلیل پیامدهای کاربرد ارزیابی خودکار در محیط های یادگیری است.در این پژوهش، تمرکز اصلی بر تبیین مفهومی ارزیابی خودکار، تحلیل پیوند آن با فناوری های هوشمند و بررسی کارکردهای عملی آن در آموزش رسمی و غیررسمی قرار دارد. روش پژوهش به صورت ترکیبی طراحی شده و از رویکردهای توصیفی–تحلیلی برای گردآوری و تفسیر داده ها استفاده شده است. داده ها از طریق تحلیل متون علمی معتبر، بررسی گزارش های پژوهشی منتشرشده در پایگاه های دانشگاهی و مطالعه اسناد مرتبط با کاربردهای آموزشی هوش مصنوعی استخراج شده اند. در کنار آن، مرور انتقادی پژوهش های پیشین امکان شناسایی الگوهای غالب، چالش های تکرارشونده و خلاهای دانشی موجود را فراهم کرده است.یافته های مقاله نشان می دهد که ارزیابی خودکار، هنگامی که بر پایه الگوریتم های یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و تحلیل داده های آموزشی طراحی شود، می تواند دقت سنجش را افزایش دهد، بازخوردهای فوری و معنادار ارائه کند و بار کاری مدرسان را به شکل محسوسی کاهش دهد. این نوع ارزیابی همچنین زمینه ای برای شخصی سازی مسیر یادگیری فراهم می کند و امکان شناسایی الگوهای پیشرفت یا افت عملکرد یادگیرندگان را در طول زمان به وجود می آورد. با این حال، نتایج بررسی ها حاکی از آن است که چالش هایی همچون سوگیری الگوریتمی، مسائل مربوط به شفافیت تصمیم گیری سیستم ها، امنیت داده ها و نگرانی های اخلاقی، همچنان از موانع جدی توسعه فراگیر این رویکرد محسوب می شوند.اهمیت این مقاله در آن است که با نگاهی تحلیلی و مبتنی بر شواهد علمی، تصویری واقع بینانه از فرصت ها و محدودیت های ارزیابی خودکار ارائه می دهد. نتایج می تواند برای سیاست گذاران آموزشی، طراحان نظام های یادگیری دیجیتال و پژوهشگران حوزه فناوری آموزشی راهگشا باشد و مبنایی برای تصمیم گیری آگاهانه در مسیر توسعه نظام های ارزیابی هوشمند فراهم آورد.

کلیدواژه ها:

ارزیابی خودکار ، هوش مصنوعی ، فناوری آموزشی ، سنجش یادگیری ، یادگیری هوشمند ، تحلیل داده های آموزشی