کاربردهای هوش مصنوعی در ایجاد سیستم های توصیه گر محتوای آموزشی برای دانش آموزان

با گسترش فناوری های دیجیتال و پیشرفت هوش مصنوعی، نقش این فناوری ها در آموزش و یادگیری به طور چشمگیری افزایش یافته است. یکی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در آموزش، طراحی و پیاده سازی سیستم های توصیه گر محتوای آموزشی است که با تحلیل داده های دانش آموزان و الگوهای یادگیری آن ها، محتوای مناسب و مسیر یادگیری شخصی سازی شده ارائه می دهند. این سیستم ها می توانند با توجه به سبک های یادگیری، توانایی ها و علاقه مندی های دانش آموزان، فرایند یادگیری را بهینه کرده و انگیزش، مشارکت و عملکرد تحصیلی آنان را ارتقا دهند.پژوهش حاضر به روش مروری انجام شده و منابع شامل مقالات علمی داخلی و بین المللی، گزارش های پژوهشی و کنفرانس های مرتبط با هوش مصنوعی و آموزش هستند. داده ها با رویکرد تحلیلی و توصیفی مورد بررسی قرار گرفتند تا مزایا، محدودیت ها، فرصت ها و چالش های بهره گیری از سیستم های توصیه گر در محیط های آموزشی شناسایی شود. نتایج نشان می دهد که این سیستم ها قادرند با ارائه بازخورد فوری و تحلیل داده های یادگیری، مسیر یادگیری دانش آموزان را شخصی سازی کنند، تعامل و انگیزش آن ها را افزایش دهند و کیفیت تصمیم گیری معلمان را بهبود بخشند. در عین حال، چالش هایی مانند حریم خصوصی داده ها، تعصبات الگوریتمی، وابستگی بیش از حد به فناوری و ملاحظات اخلاقی و قانونی نیازمند مدیریت دقیق هستند.مطالعه حاضر تاکید می کند که ترکیب هوش مصنوعی با فناوری های مکمل مانند واقعیت افزوده و چت بات های آموزشی و توجه به سبک های یادگیری مختلف، می تواند اثربخشی سیستم های توصیه گر را افزایش داده و محیطی پویا، تعاملی و شخصی سازی شده برای دانش آموزان فراهم آورد. همچنین، توجه به آموزش معلمان و دانش آموزان برای بهره برداری موثر از این فناوری ها، ارزیابی مستمر سیستم ها و تضمین عدالت آموزشی از عوامل کلیدی موفقیت در پیاده سازی سیستم های توصیه گر است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، سیستم توصیه گر آموزشی ، یادگیری شخصی سازی شده ، سبک های یادگیری ، بازخورد تحلیلی ، آموزش نوین ، فناوری آموزشی