توسعه الگوریتم هوشمند با AI برای طراحی برنامه درسی پویا مبتنی بر علایق دانش آموزان

پیشرفت سریع هوش مصنوعی (AI) امکان طراحی برنامه های درسی پویا و سازگار با علایق و نیازهای هر دانش آموز را فراهم کرده است. در این مقاله، الگوریتمی هوشمند ارائه می شود که با تحلیل داده های علایق فردی، الگوهای رفتاری و پیشرفت تحصیلی، برنامه درسی متغیری تولید می کند که در طول زمان خود را با تغییر نیازها تطبیق می دهد. مزیت این روش نسبت به طراحی سنتی این است که دانش آموز در موقعیتی فعال قرار می گیرد و انتخاب محتوا با توجه به علایق وی انجام می شود، که می تواند انگیزش و مشارکت را افزایش دهد. مقاله با مروری بر پژوهش های به روز در زمینه یادگیری تطبیقی، سیستم های توصیه گر آموزشی و طراحی پویا آغاز می شود. سپس چارچوب مفهومی الگوریتم با تکیه بر مدل هایی همچون Adaptive Learning و سیستم های توصیه گر مبتنی بر یادگیری عمیق بررسی می شود. بخش روش شناسی به نحوه گردآوری داده علایق، پردازش آن با تکنیک هایی مانند GRU و مکانیزم توجه، و نحوه تولید برنامه درسی پویا اختصاص دارد. مقایسه تحلیلی با سیستم هایی مانند Squirrel AI و سامانه های هوشمند ITS نشان می دهد که الگوریتم پیشنهادی می تواند انعطاف پذیری و شخصی سازی بیشتری فراهم آورد. در قسمت بحث، محدودیت هایی مانند مسائل اخلاقی، حریم خصوصی داده ها و نیاز به آموزش معلمان بررسی می شود. نتیجه گیری نشان می دهد که الگوریتم هوشمند قادر است تجربه یادگیری دانش آموز را بهبود دهد و زمینه ای برای تحقیقات آتی در مقیاس گسترده تر فراهم آورد. این مدل برای محیط مدرسه ای و کاربرد در سطح K‑۱۲ مناسب توصیه می شود.

کلیدواژه ها:

یادگیری تطبیقی ، توصیه گر آموزشی ، هوش مصنوعی آموزشی ، برنامه درسی پویا ، علایق دانش آموزان