مرور سیستم های هوش مصنوعی برای ارزیابی مستمر و کیفی یادگیری دانش آموزان در بستر دیجیتال

در سال های اخیر، گسترش سریع آموزش در بستر دیجیتال، الزامات جدیدی را در حوزه ارزیابی و سنجش یادگیری ایجاد کرده است. روش های سنتی که بر آزمون های پایانی متمرکز بودند، در این فضا ناتوان از ارائه تصویری جامع و دقیق از فرآیند پیچیده یادگیری هستند و قادر به اندازه گیری شاخص های کیفی مانند تفکر انتقادی، perseverence و رشد مهارت های اجتماعی نیستند. این شکاف، نیاز به رویکردی نوین در ارزیابی، مبتنی بر **پایش مستمر** و **تحلیل کیفی** داده های آموزشی را به یک ضرورت غیرقابل انکار تبدیل کرده است. در این زمینه، سیستم های هوش مصنوعی با توانایی پردازش حجم عظیمی از داده های ناهمگون و استخراج الگوهای معنادار از آنها، ظرفیت بی بدیلی برای پاسخگویی به این نیاز از خود نشان می دهند. بیان مساله اصلی این مقاله، مرور نظام مند این سیستم ها و بررسی قابلیت های آن ها در تحقق ارزیابی مستمر و کیفی است. این سیستم ها می توانند با تحلیل داده های فرآیندی مانند الگوهای کلیک، مدت زمان تعامل با وظایف، کیفیت مشارکت در گفت وگوهای آنلاین، تنوع راه حل های ارائه شده و حتی تحلیل احساسات در نوشتار یا سخن، به ارزیابی عمیق تری از in-depth understanding و competency دانش آموزان دست یابند. این رویکرد نه تنها بازخوردی فوری و شخصی به یادگیرنده ارائه می دهد، بلکه امکان مداخله به موقع و هدفمند آموزشی را نیز فراهم می سازد. با این حال، تحقق کامل این پتانسیل مستلزم عبور از چالش های مهمی است که مرور حاضر باید به آن ها بپردازد؛ چالش هایی چون نیاز به طراحی الگوریتم های عادلانه و عاری از سوگیری، تضمین حریم خصوصی و امنیت داده های حساس، تفسیرپذیری خروجی های سیستم برای معلمان و یکپارچه سازی معنادار این ارزیابی های نوین با برنامه درسی است. بنابراین، مرور جامع و تحلیلی این سیستم ها گامی اساسی برای هدایت توسعه و کاربست مسئولانه آن ها در راستای بهبود کیفیت و عدالت در آموزش دیجیتال به شمار می رود.

کلیدواژه ها:

سیستم های هوش مصنوعی ، ارزیابی مستمر ، یادگیری کیفی ، دانش آموزان ، بستر دیجیتال