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

هوش مصنوعی در حال ایجاد انقلابی بنیادین در فلسفه و روش های سنجش آموزشی است، به ویژه در بستر یادگیری آنلاین که این تحول از اهمیت و ضرورتی حیاتی برخوردار است. این اهمیت از نیاز فزاینده به توسعه روش های ارزشیابی معتبر، دقیق و انعطاف پذیر در فضای دیجیتال و همچنین کاستی های روش های سنتی در سنجش مهارت های پیچیده قرن بیست ویکم نشات می گیرد. بیان مسئله اصلی این مقاله بر این پرسش متمرکز است که چگونه ابزارهای نوین مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند کیفیت یادگیری و عملکرد فراگیران را در محیط آنلاین با دقت و عمق بیشتری بسنجند و این تحول با چه چالش های مفهومی و عملی همراه خواهد بود. از یک سو، این ابزارها امکان تحلیل پیشرفته و چندبعدی داده های یادگیری را فراهم می آورند؛ از ردیابی فرآیندهای شناختی و هیجانی از طریق تحلیل نوشتار، صدا و حتی حالات چهره، تا ارزیابی پروژه های پیچیده و مشارکتی با استفاده از الگوریتم های پردازش زبان طبیعی، و ارائه بازخوردهای شخصی سازی شده و سازنده در لحظه. این ظرفیت ها، وعده گذار از ارزشیابی مقطعی و نتیجه محور به سوی نظامی پویا، فرآیندی و بهبودمحور را می دهند. با این حال، این انقلاب، چالش های عمیقی را نیز به همراه دارد: خطر کاهش یادگیری به مجموعه ای از داده های کمی شده و نادیده گرفتن ابعاد کیفی و انسانی، نگرانی های جدی درباره حریم خصوصی و امنیت داده های حساس بیومتریک، احتمال تقویت سوگیری های موجود در طراحی الگوریتم ها و تهدید اعتبار و روایی این روش های نوین سنجش. بنابراین، این مقاله در پی تبیین این انقلاب دوگانه است و استدلال می کند که بهره گیری مسئولانه از هوش مصنوعی در سنجش آموزشی، نیازمند توسعه چارچوب های نظری و اخلاقی محکمی است که بر عدالت، شفافیت، تفسیرپذیری و تلفیق هوشمندانه قضاوت انسانی با تحلیل ماشینی تاکید کند، تا کیفیت واقعی یادگیری و رشد همه جانبه فراگیران در مرکز توجه باقی بماند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، سنجش آموزشی ، ارزشیابی کیفیت ، یادگیری آنلاین ، ابزارهای نوین