نقش راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی در پایش و تحلیل کیفیت یادگیری و عملکرد دانش آموزان در فضای دیجیتال

با عمیق تر شدن نقش فناوری در تعلیم و تربیت و گسترش روزافزون محیط های یادگیری دیجیتال، نظام های آموزشی با چالشی بنیادین در پایش مستمر و تحلیل دقیق کیفیت فرآیند یادگیری و عملکرد واقعی دانش آموزان روبرو هستند. روش های متعارف ارزیابی، که عمدتا بر نتایج پایانی و داده های کمی متمرکزند، در فضای پیچیده و پویای دیجیتال ناتوان از رصد جنبه های کیفی و فرآیندی مانند سطح درگیری شناختی، perseverence در حل مسئله، مهارت های collaboration و رشد تدریجی competence هستند. این شکاف منجر به نقصان در بازخورد به موقع، شناسایی دیرهنگام مشکلات یادگیری و ناتوانی در شخصی سازی موثر آموزش شده است. در این میان، راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی با ظرفیت تحلیلی بی نظیر خود، امکان گذار از ارزیابی های مقطعی به سوی یک **پایش همه جانبه، پیوسته و تشکیلاتی** را فراهم می آورند. بیان مساله اصلی این مقاله، واکاوی نقش تحول آفرین این راه حل ها در غلبه بر این چالش هاست. هوش مصنوعی از طریق تحلیل کلان داده های آموزشی (Learning Analytics) مانند الگوهای کلیک، مدت توقف روی محتوا، ساختار شبکه های تعاملی و حتی تحلیل sentiment در تولیدات متنی و شفاهی دانش آموزان، می تواند تصویری غنی و چندبعدی از journey یادگیری هر فرد ترسیم کند. این فناوری قادر است الگوهای پنهان را کشف، پیش بینی هایی درباره عملکرد آینده ارائه و بازخوردهای تطبیقی و remedial را به صورت خودکار ایجاد نماید. با این حال، ایفای نقش واقعی و مسئولانه این راه حل ها منوط به عبور از موانعی جدی است؛ ملاحظات اخلاقی و حفظ حریم خصوصی، شفاف سازی و رفع سوگیری های احتمالی الگوریتم ها، تلفیق هوشمندانه یافته های تحلیلی با قضاوت حرفه ای معلمان، و توسعه زیرساخت های فنی و انسانی لازم، از جمله این موارد هستند. بنابراین، تحلیل نقش این راه حل ها نه به عنوان یک گزینه فناورانه صرف، بلکه به عنوان یک ضرورت راهبردی برای تحقق عدالت آموزشی و تضمین کیفیت در عصر یادگیری دیجیتال مطرح می باشد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، پایش یادگیری ، کیفیت یادگیری ، عملکرد دانش آموزان ، فضای دیجیتال