مقایسه روش های تدریس سنتی و مبتنی بر هوش مصنوعی در مفاهیم دشوار

این مقاله به تحلیل و مقایسه روش های تدریس سنتی و روش های مبتنی بر هوش مصنوعی در تدریس مفاهیم دشوار می پردازد. مفاهیم دشوار به دسته ای از مفاهیم انتزاعی، با پیش نیازهای فراوان یا نیازمند تجسم سه بعدی اشاره دارد که معمولا چالش های فراوانی برای یادگیری دارند. پژوهش حاضر با استفاده از رویکردی تحلیلی-مقایسه ای، نقاط قوت و ضعف هر دو رویکرد را بر پایه دسته بندی های کلیدی مانند شخصی سازی یادگیری، بازخورد و ارزیابی، تجسم و تعامل، و نقش معلم بررسی می کند. یافته های اصلی نشان می دهد که هر دو رویکرد ظرفیت های منحصربه فردی دارند؛ در حالی که روش های سنتی به عمق مفاهیم و تحلیل های فلسفی یا نظری کمک می کنند، روش های مبتنی بر هوش مصنوعی با ارائه شخصی سازی، بازخورد سریع و شبیه سازی های تعاملی توانمند می گردند. نتیجه گیری این است که هم افزایی این دو رویکرد از طریق مدل های ترکیبی (Hybrid Models) می تواند به بهبود فرآیند یادگیری مفاهیم دشوار منجر شود.