هوش مصنوعی در طراحی مسیرهای آموزشی بر پایه نتایج آزمون های کوتاه مدت

در عصر دیجیتال و تحولات شگرف فناوری، نظام های آموزشی به سمت شخصی سازی و انطباق پذیری حرکت می کنند. یکی از ابزارهای کلیدی در این گذار، هوش مصنوعی (AI) است که قابلیت تحلیل داده های انبوه و ارائه بازخوردهای آنی را دارد. این مقاله به بررسی نقش هوش مصنوعی در طراحی مسیرهای یادگیری پویا می پردازد که مستقیما از نتایج آزمون های کوتاه مدت و تکوینی تغذیه می شوند. هدف اصلی، تبیین چگونگی استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین برای شناسایی شکاف های دانشی فراگیران و ترسیم نقشه ی راهی منحصر به فرد برای هر دانش آموز است. در این پژوهش، ضمن بررسی مبانی نظری یادگیری تطبیقی، به معماری سیستم های توصیه گر آموزشی و چالش های پیاده سازی آن ها در بستر آموزشی ایران پرداخته شده است. یافته ها نشان می دهد که ادغام آزمون های میکرونی (Micro-quizzes) با موتورهای تحلیلگر هوشمند، می تواند نرخ تعامل و یادگیری عمیق را به طرز چشمگیری افزایش دهد.

کلیدواژه ها:

واژگان کلیدی:هوش مصنوعی ، یادگیری تطبیقی ، مسیرهای آموزشی شخصی سازی شده ، آزمون های کوتاه مدت ، تحلیل داده های آموزشی ، سیستم های توصیه گر ، فناوری آموزشی.