یادگیری تطبیقی با پیش بینی قابلیت های بالقوه دانش آموزان

یادگیری تطبیقی، به عنوان پارادایمی پیشرو در عرصه فناوری آموزشی، همواره بر شخصی سازی مسیر آموزش بر اساس سطح فعلی عملکرد و دانش یادگیرنده متمرکز بوده است. با این حال، رویکرد نوظهور یادگیری تطبیقی با پیش بینی قابلیت های بالقوه دانش آموزان، این پارادایم را به سطحی کیفی تر و آینده نگرانه ارتقا می بخشد. هدف این مقاله، بررسی بنیان های نظری، فناورانه و عملیاتی این رویکرد است که در آن، سیستم های هوشمند آموزشی نه تنها بر مبنای آنچه دانش آموز اکنون می داند یا انجام می دهد، بلکه با درنظرگرفتن آنچه می تواند در آینده نزدیک بیاموزد یا به آن دست یابد (منطقه رشد تقریبی ویگوتسکی)، محتوا، چالش ها و پشتیبانی را تنظیم می کنند. این پژوهش با روش مروری-تحلیلی و با اتکا به ادبیات میان رشته ای در حوزه روان شناسی شناختی، نظریه های یادگیری، هوش مصنوعی پیشگویانه و علوم داده، به واکاوی این سوال کلیدی می پردازد که چگونه می توان قابلیت های یادگیری نهفته، سبک های ترجیحی تفکر و حوزه های استعدادی کشف نشده دانش آموز را از طریق تحلیل الگوهای رفتاری، تعاملی و حتی خطاهای او در محیط یادگیری دیجیتال، مدل سازی و پیش بینی کرد. در این چارچوب، سیستم های یادگیری تطبیقی پیشرفته، با بهره گیری از مدل های پیش بین مبتنی بر یادگیری ماشین (مانند شبکه های عصبی بازگشتی یا مدل های عامل محور)، به تحلیل فراداده های غنی از فرآیند یادگیری—شامل زمان تامل بر روی یک مسئله، الگوی استفاده از راهنماها، نوع خطاهای تکراری و حتی ابرازهای کلامی یا نوشتاری—می پردازند تا نه تنها شکاف های دانش، بلکه الگوهای رشد، انعطاف پذیری شناختی و آمادگی برای پذیرش چالش های سطح بالاتر را استنتاج کنند. سپس، این سیستم ها با ارائه «چالش های بهینه» که در مرز توانایی های فعلی و بالقوه یادگیرنده قرار دارند، و هم چنین با پیشنهاد منابع و راهبردهای یادگیری سفارشی شده، به طور فعال در جهت شکوفایی آن قابلیت های پیش بینی شده دخالت می کنند. مقاله مزایای این رویکرد را در کاهش ناکامی، افزایش تاب آوری تحصیلی، کشف و هدایت استعدادها و مهم تر از همه، ایجاد حس عاملیت و خودکارآمدی در دانش آموز برمی شمارد. در عین حال، چالش های اخلاقی (پیش داوری و محدودسازی ناخواسته فرصت ها)، فنی (دقت و تفسیرپذیری مدل های پیش بین) و انسانی (حفظ نقش محوری معلم به عنوان مربی و تفسیرگر نهایی) به تفصیل مورد بحث قرار می گیرد. در نهایت نتیجه می گیرد که یادگیری تطبیقی پیش بین محور، نمایانگر تحولی بنیادین از آموزش مبتنی بر کاستی به آموزش مبتنی بر امکان های رشد است و می تواند کلید تحقق عدالت آموزشی و پرورش حداکثری استعدادهای هر فرد باشد.

کلیدواژه ها:

یادگیری تطبیقی ، پیش بینی قابلیت های بالقوه ، منطقه رشد تقریبی ، مدل سازی شناختی ، هوش مصنوعی پیشگویانه