ظرفیت سنجی فناوری های هوش مصنوعی برای ارزشیابی کیفیت فرآیند یادگیری و بازده دانش آموزان در بستر آنلاین

با شتاب فزاینده تحولات فناورانه و تثبیت آموزش آنلاین به عنوان بخشی جدایی ناپذیر از اکوسیستم آموزشی معاصر، ارزیابی کیفیت واقعی فرآیند یادگیری و بازده حقیقی دانش آموزان در این بستر به چالشی محوری تبدیل شده است. روش های سنتی سنجش که عمدتا بر پایه اندازه گیری کمی و نتایج پایانی استوار بودند، در فضای پراکنده و غیرهمزمان آنلاین از دقت و اعتبار لازم برخوردار نبوده و قادر به رصد پیوسته و عمیق فرآیندهایی مانند درگیری شناختی، مهارت های تفکر و پیشرفت تدریجی یادگیرندگان نیستند. در این شرایط، فناوری های هوش مصنوعی با قابلیت های تحلیلی بی سابقه، ظرفیتی چشمگیر برای بازتعریف پارادایم ارزشیابی آموزشی ارائه می دهند. بیان مساله اصلی این مقاله معطوف به شکاف موجود بین امکان ات نظری این فناوری ها و درک عملی از حدود و ثغور واقعی کاربرد آن هاست. هوش مصنوعی می تواند از طریق تحلیل داده های ناهمگن و کلان — مانند الگوهای تعامل، زمان توقف بر روی محتوا، کیفیت مشارکت در گفت وگوها و حتی تحلیل لحن و احساس — به ارزشیابی فرآیندمحور، شخصی سازی شده و تشکیلاتی روی آورد. اما پرسش بنیادین این است که این ظرفیت ها در عمل تا چه میزان قابلیت تبدیل به ابزارهای معتبر، عادلانه و عملیاتی را دارند؟ محدودیت هایی مانند نیاز به داده های باکیفیت و عاری از سوگیری، ملاحظات جدی اخلاقی پیرامون حریم خصوصی و شفافیت الگوریتمی، هزینه های پیاده سازی و ضرورت کسب مهارت های تازه توسط معلمان، میزان و کیفیت اثرگذاری این فناوری ها را تحت تاثیر قرار می دهند. بنابراین، ظرفیت سنجی دقیق، عینی و نقادانه فناوری های هوش مصنوعی برای ارزشیابی کیفیت فرآیند و بازده یادگیری در بستر آنلاین، نه یک انتخاب، بلکه ضرورتی اجتناب ناپذیر برای طراحی نظام های ارزشیابی معتبر، منصفانه و بهبودبخش در عصر دیجیتال است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، ارزشیابی یادگیری ، آموزش آنلاین ، بازده دانش آموزان ، ظرفیت سنجی فناوری