کاربرد سیستم های هوش مصنوعی در پایش و ارزیابی یادگیری الکترونیکی دانش آموزان

با تسریع روند دیجیتالی سازی آموزش و تثبیت جایگاه یادگیری الکترونیکی به عنوان بخشی جدایی ناپذیر از نظام های آموزشی معاصر، چگونگی پایش موثر و ارزیابی دقیق فرآیند یادگیری دانش آموزان در این بستر به یک چالش محوری تبدیل شده است. روش های متعارف ارزشیابی که اغلب بر آزمون های پایانی متمرکز و فاقد قابلیت رصد پیوسته هستند، در محیط پراکنده و غیرهمزمان الکترونیکی از اعتبار و جامعیت لازم برخوردار نبوده و قادر به اندازه گیری ابعاد کیفی و فرآیندی یادگیری، مانند سطح درگیری شناختی، perseverence در حل مسئله و توسعه مهارت های collaboration نیستند. این ناتوانی منجر به نقصان در بازخورد به موقع، تشخیص دیرهنگام شکاف های یادگیری و ناکامی در شخصی سازی واقعی مسیر آموزشی می شود. در این شرایط، سیستم های هوش مصنوعی با ظرفیت تحلیل پیشرفته کلان داده های آموزشی، پاسخی نویدبخش به این چالش ارائه می دهند. بیان مساله اصلی این مقاله، واکاوی کاربردهای عملی این سیستم ها در تحقق پایش مستمر و ارزیابی غنی تر یادگیری الکترونیکی است. هوش مصنوعی می تواند با تحلیل داده های رفتاری و فرآیندی (مانند الگوهای کلیک، مدت زمان تعامل با محتوا، توالی انجام فعالیت ها، کیفیت تولیدات و مشارکت در گفت وگوها) نه تنها به ارزیابی نتایج، بلکه به درکی عمیق از چگونگی وقوع یادگیری دست یابد. این سیستم ها قادرند الگوهای پنهان را شناسایی، پیش بینی هایی درباره احتمال موفقیت یا شکست ارائه و بازخوردهای شخصی سازی شده و مداخلات آموزشی هدفمند را به صورت خودکار ایجاد کنند. با این حال، بهره گیری مسئولانه و موثر از این کاربردها مستلزم توجه همزمان به چالش های مهمی است که خود بخشی از مسئله به شمار می روند؛ از جمله ملاحظات اخلاقی پیرامون جمع آوری و مالکیت داده ها، خطر تقویت سوگیری های موجود در الگوریتم ها، ضرورت شفاف سازی و تفسیرپذیری تصمیمات سیستم برای معلمان، و لزوم توسعه سواد دیجیتال و داده ای در میان تمام ذی نفعان. بنابراین، بررسی نظام مند کاربرد این سیستم ها گامی ضروری برای حرکت از مرحله آزمایشی به سوی پیاده سازی گسترده و عادلانه در راستای ارتقای کیفیت یادگیری الکترونیکی است.

کلیدواژه ها:

سیستم های هوش مصنوعی ، پایش یادگیری ، ارزیابی الکترونیکی ، دانش آموزان ، یادگیری الکترونیکی