بررسی طراحی و ارزیابی سامانه های آموزشی تطبیقی مبتنی بر AI برای دانش آموزان

در عصر دیجیتال کنونی، رویکردهای سنتی آموزش که بر مبنای «یک شیوه برای همه» استوار هستند، کارایی خود را در برابر تفاوت های فردی دانش آموزان از دست داده اند. سامانه های آموزشی تطبیقی (AES) مبتنی بر هوش مصنوعی، با بهره گیری از الگوریتم های یادگیری ماشین و تحلیل داده ها، محیطی را فراهم می کنند که در آن محتوا، روش تدریس و سرعت آموزش بر اساس نیازها، دانش قبلی و سبک یادگیری هر دانش آموز شخصی سازی می شود. هدف این مقاله، بررسی معماری، اصول طراحی و روش های ارزیابی این سامانه ها است. در این پژوهش، ضمن تحلیل مولفه های اصلی شامل مدل دانش آموز، مدل دامنه و مدل تدریس، به چالش های پیاده سازی و معیارهای سنجش موفقیت این سیستم ها در بستر مدارس پرداخته شده است. نتایج نشان می دهد که استفاده از هوش مصنوعی نه تنها درگیری تحصیلی را افزایش می دهد، بلکه با ارائه بازخوردهای آنی، مسیر یادگیری را بهینه سازی می کند.

کلیدواژه ها:

کلمات کلیدی: سامانه های آموزشی تطبیقی ، هوش مصنوعی در آموزش ، مدل سازی دانش آموز ، شخصی سازی یادگیری ، ارزیابی آموزشی ، یادگیری ماشین.