کاربست ابزارهای هوش مصنوعی در سنجش کیفیت یادگیری و عملکرد تحصیلی دانش آموزان در محیط های برخط

کاربست ابزارهای هوش مصنوعی در سنجش کیفیت یادگیری و عملکرد تحصیلی در محیط های برخط، تحولی بنیادین در ارزیابی آموزشی ایجاد کرده که مستلزم تامل در ابعاد مختلف آن است. اهمیت این بررسی از گسترش روزافزون آموزش های مجازی و نیاز مبرم به روش های سنجش معتبر، عادلانه و سازنده در این فضاها نشات می گیرد. بیان مسئله اصلی این مقاله بر این تناقض متمرکز است که چگونه می توان بین فرصت های بی سابقه این ابزارها برای سنجش عمیق و شخصی شده و چالش های اخلاقی و فنی جدی آنها در محیط برخط تعادلی ایجاد کرد و این کاربست چه تحولاتی در ماهیت سنجش و بازخورد به همراه خواهد آورد. از یک سو، فرصت هایی چون تحلیل دقیق و آنی الگوهای تعامل و مشارکت دانش آموز، تشخیص خودکار نارسایی های یادگیری و ارائه محتوای جبرانی هدفمند، و سنجش مهارت های پیچیده ای مانند حل مسئله از طریق تعامل با شبیه سازها، نویدبخش گذار از سنجش نمره محور سنتی به ارزیابی فرآیندی و تکوینی هستند. از سوی دیگر، چالش های عمیقی مانند نگرانی از نقض حریم خصوصی و نظارت گسترده، خطر تداوم یا تشدید سوگیری های الگوریتمی در قضاوت درباره عملکرد دانش آموزان، و تقلیل یادگیری به مجموعه ای از داده های کمی قابل اندازه گیری، روی دیگر سکه این تحول را نشان می دهند. این فرصت ها و چالش ها در کنار هم، منجر به تحولی اساسی در ماهیت سنجش و رابطه بازخوردی می شوند؛ تحولی که در آن نقش معلم از قضاوت کننده نهایی به تفسیرگر داده ها و تسهیل گر بهبود یادگیری تغییر می کند، بازخوردها به طور مستمر و سازنده در جریان یادگیری ادغام می شوند، و مفهوم «عملکرد» از توانایی بازیابی اطلاعات به سمت شایستگی در به کارگیری دانش در موقعیت های پیچیده و مبتنی بر داده های چندوجهی سوق می یابد. بنابراین، این مقاله در پی تحلیل این پیچیدگی هاست و استدلال می کند که کاربست مسئولانه این ابزارها مستلزم ایجاد چارچوبی اخلاقی و فنی است که ضمن بهره گیری از ظرفیت تحلیلی هوش مصنوعی، بر حریم خصوصی، عدالت در ارزیابی و حفظ نقش محوری قضاوت انسانی در تفسیر نتایج تاکید ورزد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، سنجش یادگیری ، عملکرد تحصیلی ، محیط برخط ، ارزیابی تکوینی