یادگیری خودتنظیمی و شخصی سازی مسیر آموزشی با هوش مصنوعی

در سال های اخیر، یادگیری خودتنظیمی و شخصی سازی مسیر آموزشی به کمک هوش مصنوعی به عنوان یکی از برجسته ترین تحولات در نظام های آموزشی نوین مطرح شده است. در این چارچوب، فناوری های هوش مصنوعی با تحلیل داده های یادگیری، الگوهای شناختی، علایق و سرعت پیشرفت هر دانش آموز، بستری را فراهم می سازند که در آن یادگیری از قالب یکسان و خطی خارج شده و به تجربه ای پویا، فردمحور و سازگار با ویژگی های هر فرد تبدیل می شود. یادگیری خودتنظیمی به معنای توانایی فراگیر در مدیریت فرآیند یادگیری خود از طریق هدف گذاری، نظارت، ارزیابی و اصلاح رفتارهای یادگیری است و هوش مصنوعی با پشتیبانی از این فرآیند، امکان خودارزیابی و بازخورد هوشمند را برای دانش آموزان فراهم می کند. از سوی دیگر، شخصی سازی مسیر آموزشی بر پایه تحلیل کلان داده ها و الگوریتم های یادگیری ماشین، به معلمان و سیستم های آموزشی کمک می کند تا برای هر دانش آموز مسیری منحصربه فرد از محتوا، تمرین و ارزشیابی طراحی کنند. در نتیجه، تعامل میان انسان و فناوری به گونه ای شکل می گیرد که دانش آموز نه تنها یادگیرنده ای منفعل نیست، بلکه به یادگیرنده ای خودراهبر، خلاق و منتقد تبدیل می شود. این مقاله مروری با هدف تحلیل نقش هوش مصنوعی در ارتقای یادگیری خودتنظیمی و توسعه مدل های آموزشی شخصی سازی شده، ضمن بررسی رویکردهای نظری، به تبیین چالش ها، فرصت ها و الزامات اجرایی این نوع آموزش در مدارس و دانشگاه ها می پردازد. نتایج نشان می دهد که ادغام هوش مصنوعی با فرایند یادگیری می تواند زمینه ساز تحولی بنیادین در مفهوم یادگیری مادام العمر، استقلال تحصیلی و رشد شناختی دانش آموزان باشد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری خودتنظیمی ، شخصی سازی مسیر آموزشی ، تحلیل داده های آموزشی ، یادگیری هوشمند.