نقش هوش مصنوعی در شخصی سازی طراحی تکالیف و ارتقاء نظام ارزشیابی در آموزش عمومی

این مقاله به بررسی عمیق کاربردها و پتانسیل فناوری های هوش مصنوعی (AI) در دو حوزه محوری آموزش عمومی، یعنی طراحی تکالیف یادگیرندگان و نظام ارزشیابی می پردازد. با پیشرفت مدل های یادگیری ماشینی و شبکه های عصبی، آموزش از پارادایم "یک اندازه برای همه" به سمت رویکردهای شخصی سازی شده حرکت کرده است. در طراحی تکلیف، هوش مصنوعی امکان ایجاد محتوای تطبیقی (Adaptive Content) را فراهم می کند که سطح دشواری و ماهیت سوالات را بر اساس عملکرد لحظه ای دانش آموز تنظیم می کند. در بخش ارزشیابی، ابزارهای هوش مصنوعی فرآیند نمره دهی خودکار را برای پاسخ های کوتاه و تشریحی تسهیل کرده و با استفاده از تحلیل داده های یادگیری (Learning Analytics)، بینش های عمیق تری در مورد فرآیندهای شناختی دانش آموزان ارائه می دهند. با وجود مزایای بی شمار، این مقاله چالش های اخلاقی، مسائلی نظیر سوگیری الگوریتمی (Algorithmic Bias) و لزوم بازتعریف نقش معلمان در عصر اتوماسیون را نیز مورد بحث قرار می دهد. نتیجه گیری مقاله حاکی از آن است که ادغام مسئولانه هوش مصنوعی می تواند منجر به افزایش اثربخشی یادگیری و عدالت آموزشی شود، مشروط بر آنکه رویکردی انسان محور در پیاده سازی اتخاذ گردد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی در آموزش (AIEd) ، طراحی تکلیف تطبیقی ، ارزشیابی خودکار ، تحلیل داده های یادگیری. عمومی ، شخصی سازی یادگیری