تحلیل و بررسی عملکرد پلتفرم های هوش مصنوعی با روش های سنتی در شناخت نیازهای آموزشی فراگیران و ارائه راهکارهای افزایش یادگیری

امروزه با تحولات سریع فناوری اطلاعات و ارتباطات، به ویژه پیشرفت های چشمگیر در حوزه هوش مصنوعی، موجب ایجاد تغییرات اساسی در نظام های آموزشی شده است. یکی از مهم ترین کاربردهای هوش مصنوعی در آموزش، تشخیص دقیق نیازهای آموزشی دانش آموزان و ارائه راهکارهای متناسب با ویژگی ها، توانمندی ها و سبک یادگیری هر فرد است. روش های سنتی تشخیص نیازهای آموزشی، که عمدتا بر آزمون های استاندارد، مشاهده معلم و ارزیابی های کلی متکی هستند، با محدودیت هایی نظیر کلی نگری، زمان بر بودن و عدم توجه کافی به تفاوت های فردی مواجه اند. در مقابل، سامانه های هوش مصنوعی با بهره گیری از داده های آموزشی گسترده، الگوریتم های یادگیری ماشین و تحلیل رفتار یادگیرندگان، امکان شناسایی دقیق تر نیازهای آموزشی و ارائه بازخوردهای شخصی سازی شده را فراهم می کنند.هدف این پژوهش، مقایسه عملکرد سامانه های هوش مصنوعی با روش های سنتی در تشخیص نیازهای آموزشی دانش آموزان و بررسی نقش آن ها در بهبود یادگیری فردی است. این مطالعه با رویکرد توصیفی-تحلیلی و بر اساس بررسی منابع علمی، پژوهش های پیشین و نمونه های کاربردی انجام شده است. نتایج نشان می دهد که سامانه های هوش مصنوعی در مقایسه با روش های سنتی، دقت بالاتری در تحلیل عملکرد دانش آموزان، شناسایی نقاط ضعف و قوت، و ارائه راهکارهای آموزشی متناسب دارند. با این حال، یافته ها تاکید می کنند که ترکیب هوش مصنوعی با نقش هدایت گر معلمان و روش های انسانی می تواند اثربخشی فرآیند آموزش را به حداکثر برساند. این پژوهش بر اهمیت بهره گیری هوشمندانه از فناوری های نوین در کنار رویکردهای آموزشی سنتی برای ارتقای کیفیت آموزش و یادگیری فردی تاکید دارد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، تشخیص نیازهای آموزشی ، یادگیری فردی ، روش های سنتی آموزش ، فناوری آموزشی ، شخصی سازی یادگیری