از داده تا درک؛ نقش هوش مصنوعی در عمیق سازی یادگیری دانش آموزان

تحولات شگرف در حوزه هوش مصنوعی (AI) و افزایش روزافزون حجم داده های تولیدشده توسط دانش آموزان در محیط های یادگیری دیجیتال، چشم انداز آموزش را به سمت پارادایم های نوین سوق داده است. این مقاله با هدف بررسی نقش محوری هوش مصنوعی در فرآیند «عمیق سازی یادگیری» (Deep Learning) دانش آموزان تدوین شده است. تمرکز اصلی بر این است که چگونه داده های خام جمع آوری شده از تعاملات یادگیرندگان، توسط الگوریتم های پیچیده هوش مصنوعی پردازش شده و به بینش هایی تبدیل می شوند که می تواند منجر به فهم عمیق تر، شخصی سازی دقیق تر آموزش و تقویت مهارت های خودتنظیمی شود. این پژوهش با بررسی مبانی نظری یادگیری عمیق، اکوسیستم داده های آموزشی، نقش الگوریتم های تطبیقی و اهمیت بازخورد هوشمند، به تحلیل جامع این فرآیند می پردازد. همچنین، چالش های شناختی، اخلاقی و تربیتی ناشی از اتکای فزاینده به داده ها و مدل های هوش مصنوعی مورد ارزیابی قرار گرفته و در نهایت، چشم انداز هم زیستی انسان و هوش مصنوعی در آینده آموزش ترسیم می شود. یافته های این مقاله نشان می دهد که هوش مصنوعی با توانایی اش در مدل سازی مسیرهای یادگیری فردی و ارائه مداخلات به موقع، پتانسیل دگرگون سازی یادگیری سطحی به یادگیری عمیق و معنادار را داراست، مشروط بر آنکه راهبردهای پیاده سازی با دقت تربیتی هدایت شوند.

کلیدواژه ها:

کلمات کلیدی: یادگیری عمیق ، هوش مصنوعی در آموزش ، داده های آموزشی ، شخصی سازی یادگیری ، خودتنظیمی ، فناوری آموزشی.