طراحی مسیرهای یادگیری منحصر به فرد با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین

در دهه های اخیر، تحولات فناورانه به ویژه در حوزه فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی، نظام های آموزشی را با تغییرات بنیادین مواجه ساخته است. یکی از مهم ترین این تغییرات، حرکت از آموزش یکسان و استاندارد به سوی آموزش شخصی سازی شده و یادگیرنده محور است. طراحی مسیرهای یادگیری منحصر به فرد به عنوان یکی از راهبردهای کلیدی در این تحول، تلاش می کند فرآیند یادگیری را بر اساس ویژگی ها، نیازها، توانمندی ها، علایق و سرعت یادگیری هر فرد تنظیم کند. الگوریتم های یادگیری ماشین با قابلیت تحلیل داده های گسترده آموزشی، شناسایی الگوهای پنهان در رفتار یادگیرندگان و پیش بینی عملکرد آینده آنان، بستر مناسبی برای پیاده سازی این رویکرد فراهم آورده اند.این مقاله با رویکردی تحلیلی–توصیفی، به بررسی مبانی نظری طراحی مسیرهای یادگیری شخصی سازی شده، نقش الگوریتم های یادگیری ماشین در تحقق این هدف، کاربردها، مزایا، چالش ها و الزامات اجرایی آن در نظام های آموزشی می پردازد. در این راستا، ضمن مرور دیدگاه های پژوهشگران ایرانی، تلاش شده است تصویری جامع از ظرفیت ها و محدودیت های استفاده از یادگیری ماشین در طراحی مسیرهای یادگیری منحصر به فرد ارائه شود. نتایج این مطالعه نشان می دهد که بهره گیری هدفمند و اخلاق محور از الگوریتم های یادگیری ماشین می تواند به بهبود کیفیت یادگیری، افزایش انگیزش فراگیران و ارتقای عدالت آموزشی منجر شود، مشروط بر آن که زیرساخت های فنی، انسانی و فرهنگی لازم فراهم گردد.

کلیدواژه ها:

کلمات کلیدی: یادگیری شخصی سازی شده ، مسیر یادگیری ، یادگیری ماشین ، تحلیل داده های آموزشی ، هوش مصنوعی در آموزش