سازگاری خودکار محتوا با سطح توانایی های فردی با یادگیری تقویتی

در عصر حاضر، سیستم های مدیریت یادگیری و پلتفرم های آموزشی با چالش بزرگی روبرو هستند: چگونه محتوای آموزشی را به گونه ای ارائه دهند که با نیازها، سرعت یادگیری و سطح توانایی های منحصر به فرد هر دانش آموز سازگار باشد. روش های سنتی که اغلب بر یک برنامه درسی ثابت برای همه استوار هستند، در برآوردن نیازهای متنوع فراگیران ناکام مانده اند. این مقاله به بررسی رویکردی نوین می پردازد که در آن از الگوریتم های یادگیری تقویتی به عنوان زیرشاخه ای از هوش مصنوعی برای سازگاری خودکار محتوا استفاده می شود. در این رویکرد، سیستم آموزشی همانند یک عامل هوشمند عمل می کند که با تعامل مستمر با دانش آموز (محیط) و دریافت بازخورد (پاداش یا جریمه) بر اساس عملکرد وی، بهترین محتوای بعدی را انتخاب می کند. هدف نهایی، بیشینه سازی یادگیری و درگیری فراگیر با محتواست. در این پژوهش، ضمن تشریح مبانی نظری، به بررسی معماری سیستم های تطبیقی، چالش های پیاده سازی و راهکارهای موجود پرداخته می شود و نشان داده می شود که چگونه این فناوری می تواند عدالت آموزشی و کارایی یادگیری را به طور چشمگیری افزایش دهد.

کلیدواژه ها:

یادگیری تقویتی ، آموزش تطبیقی ، شخصی سازی محتوا ، هوش مصنوعی در آموزش ، سیستم های توصیه گر آموزشی ، مدل سازی دانش آموز.