آموزش شخصی سازی شده مبتنی بر هوش مصنوعی برای کودکان دیرآموز

با پیشرفت فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی، آموزش شخصی سازی شده به عنوان یک رویکرد نوین در بهبود یادگیری و عملکرد تحصیلی دانش آموزان مطرح شده است. این پژوهش مروری به بررسی و تحلیل آموزش شخصی سازی شده مبتنی بر هوش مصنوعی برای کودکان دیرآموز می پردازد. هدف اصلی مطالعه، شناسایی مولفه های کلیدی، چالش ها و فرصت های این رویکرد و ارائه چارچوبی کاربردی برای توسعه محیط های یادگیری فردمحور است. در این پژوهش، منابع علمی شامل مقالات پژوهشی، کتاب ها و گزارش های معتبر داخلی و بین المللی بررسی و تحلیل شدند تا یافته ها به صورت یکپارچه و نظام مند ارائه شوند.نتایج نشان می دهد که آموزش شخصی سازی شده مبتنی بر هوش مصنوعی، با شناسایی سبک های یادگیری، ویژگی های شناختی و هیجانی دانش آموزان، ارائه مسیرهای یادگیری تطبیقی و بازخوردهای هوشمند، می تواند یادگیری کودکان دیرآموز را موثرتر، انگیزه بخش تر و مشارکت محور کند. سیستم های توصیه گر و الگوریتم های تطبیقی، امکان ارائه منابع آموزشی متناسب با توانایی های فردی را فراهم می کنند و ارزیابی مستمر و بازخورد هدفمند، روند یادگیری را مستمر و اصلاحی می سازد.با این حال، چالش هایی مانند هزینه و زیرساخت فنی، پذیرش معلمان و دانش آموزان، و حفظ حریم خصوصی داده ها می تواند مانع پیاده سازی کامل این رویکرد شود. از سوی دیگر، فرصت های گسترده ای شامل طراحی مسیرهای یادگیری انعطاف پذیر، منابع چندرسانه ای و فعالیت های تعاملی، افزایش انگیزه و مشارکت دانش آموزان و کاهش شکاف های آموزشی وجود دارد.نتیجه گیری این پژوهش نشان می دهد که آموزش شخصی سازی شده مبتنی بر هوش مصنوعی، به ویژه برای کودکان دیرآموز، یک رویکرد موثر و قابل اعتماد برای ارتقای کیفیت یادگیری، بهبود عملکرد تحصیلی و افزایش انگیزه است. پیشنهاد می شود محیط های آموزشی فردمحور توسعه یابند، معلمان آموزش ببینند، بازخوردهای هوشمند ارائه شود و منابع چندرسانه ای و فعالیت های تعاملی طراحی گردد تا بهره وری این روش حداکثر شود.

کلیدواژه ها:

آموزش شخصی سازی شده ، هوش مصنوعی ، کودکان دیرآموز ، سبک های یادگیری ، بازخورد هوشمند ، سیستم توصیه گر ، یادگیری تطبیقی