کاربرد هوش مصنوعی مولد در طراحی سیستم های یادگیری تطبیقی برای کاهش شکاف شناختی بین نسل ها در نظام آموزش و پرورش

با رشد سریع فناوری های هوش مصنوعی و ظهور ابزارهای هوشمند، شکاف بین نسلی در نظام آموزش و پرورش به چالشی اساسی تبدیل شده است. پژوهش حاضر با عنوان "کاربرد هوش مصنوعی مولد در طراحی سیستم های یادگیری تطبیقی برای کاهش شکاف شناختی بین نسل ها در نظام آموزش و پرورش"، به بررسی نقش هوش مصنوعی در شخصی سازی فرآیند یادگیری و بهبود تعامل بین نسل های مختلف می پردازد. هدف اصلی این پژوهش ارائه راهکارهایی برای استفاده از مدل های یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی به منظور تولید محتوای آموزشی منعطف و سازگار با سبک های یادگیری متفاوت نسل ها است. این پژوهش با استفاده از روش تحقیق ترکیبی (کیفی-کمی) انجام شده است. در بخش کیفی، تحلیل محتوای آموزشی و مصاحبه با معلمان و دانش آموزان برای شناسایی شکاف های شناختی و فرهنگی انجام شد. در بخش کمی، یک سیستم یادگیری تطبیقی مبتنی بر هوش مصنوعی توسعه یافت و با اجرای آزمایشی در محیط های آموزشی، تاثیر آن بر انگیزه، تعامل و پیشرفت تحصیلی دانش آموزان ارزیابی شد. نتایج نشان می دهد که سیستم های هوشمند قادرند محتوای آموزشی را براساس نیازهای فردی یادگیرندگان تولید کنند، تعاملات بین نسلی را تسهیل نمایند و با تحلیل مداوم داده های یادگیری، مسیر آموزشی بهینه ای برای هر دانش آموز ترسیم کنند. همچنین، استفاده از فناوری های مبتنی بر هوش مصنوعی مانند واقعیت افزوده و چت بات های آموزشی باعث افزایش جذابیت محتوا و تقویت پیوندهای ارتباطی میان نسل های مختلف می شود. این پژوهش نشان می دهد که هوش مصنوعی می تواند به عنوان پلی ارتباطی برای کاهش شکاف بین نسلی عمل کرده و مسیر تحول نظام آموزش و پرورش را به سمت یادگیری شخصی سازی شده و پایدار هموار سازد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی مولد ، سیستم های یادگیری تطبیقی ، شکاف بین نسلی ، پردازش زبان طبیعی ، تحول دیجیتال در آموزش