مطالعه تطبیقی روش های هوش مصنوعی برای تحلیل کیفیت یادگیری در آموزش آنلاین

در بستر روبه رشد آموزش آنلاین، ارزیابی عمیق و معنادار کیفیت یادگیری به چالشی پیچیده و حیاتی تبدیل شده است. روش های سنتی سنجش که بر آزمون های نهایی و سنجه های کمی ساده تکیه دارند، قادر به درک فرآیندهای پویا و چندبعدی یادگیری در محیط های دیجیتال نیستند و از شاخص های کیفی مانند درگیری عمیق شناختی، تفکر انتقادی و مهارت های حل مسئله ناتوانند. این نقص، امکان ارائه بازخورد موثر و شخصی سازی مسیرهای یادگیری را به شدت محدود کرده و تهدیدی برای کیفیت و اثربخشی آموزش آنلاین محسوب می شود. در این راستا، روش های هوش مصنوعی با بهره گیری از تکنیک های پیشرفته ای مانند پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین و یادگیری عمیق، ظرفیت بی سابقه ای برای تحلیل غنی و مستمر داده های آموزشی از خود نشان می دهند. بیان مساله اصلی این مقاله، ضرورت انجام یک مطالعه تطبیقی نظام مند برای بررسی، مقایسه و ارزیابی این روش های متنوع هوش مصنوعی است. رویکردهایی مانند تحلیل احساسات در تعاملات متنی، رهگیری مسیرهای ناوبری، ارزیابی خودکار تکالیف پیچیده، و مدل سازی شناختی یادگیرنده، هر یک با قوت ها، محدودیت ها و پیش فرض های نظری متفاوتی به تحلیل کیفیت یادگیری می پردازند. با این حال، فقدان چارچوبی مقایسه ای که بتواند این روش ها را از نظر دقت، قابلیت تفسیر، انصاف، مقیاس پذیری و تناسب با اهداف آموزشی مختلف مورد سنجش قرار دهد، به وضوح احساس می شود. این خلا، انتخاب آگاهانه و بهینه فناوری مناسب توسط موسسات آموزشی و پژوهشگران را با مشکل مواجه ساخته است. بنابراین، یک مطالعه تطبیقی جامع نه تنها به شفاف سازی فناوری موجود کمک می کند، بلکه با شناسایی شکاف های پژوهشی و عملیاتی، مسیر را برای توسعه روش های نوین، ترکیبی و مسئولانه تر هوشمصنوعی در خدمت ارتقای کیفیت آموزش آنلاین هموار می سازد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، تحلیل کیفیت یادگیری ، آموزش آنلاین ، مطالعه تطبیقی ، روش های تحلیلی