عدالت آموزشی و چالش سوگیری در سامانه های هوش مصنوعی

پژوهش حاضر به بررسی موضوع عدالت آموزشی و چالش های سوگیری در سامانه های هوش مصنوعی در آموزش می پردازد. با گسترش فناوری های هوش مصنوعی در نظام های آموزشی، ابزارهای تصمیم گیرنده دیجیتال برای ارزیابی عملکرد دانش آموزان، تخصیص منابع و ارائه بازخورد به کار گرفته می شوند. این سامانه ها اگرچه قابلیت افزایش کارآمدی و شخصی سازی یادگیری را دارند، اما با چالش های مهمی مانند سوگیری داده ها، الگوریتم های تبعیض آمیز و تقویت نابرابری های آموزشی مواجه هستند. پژوهش حاضر با هدف شناسایی و تحلیل این چالش ها و ارائه راهکارهایی برای ارتقای عدالت آموزشی انجام شده است.روش پژوهش از نوع توصیفی–تحلیلی و مطالعه اسنادی است و با استفاده از مرور نظام مند مقالات علمی، گزارش های پژوهشی و اسناد مرتبط، داده ها جمع آوری و تحلیل شده اند. یافته ها نشان می دهد که سوگیری در داده ها و الگوریتم های هوش مصنوعی می تواند منجر به تبعیض های آموزشی شود و گروه های آسیب پذیر از فرصت های یادگیری کمتر بهره مند شوند. از سوی دیگر، مدیریت هوشمند داده ها، آموزش معلمان و توسعه الگوریتم های شفاف و قابل توضیح، از جمله راهکارهایی هستند که می توانند تاثیر منفی سوگیری را کاهش دهند و عدالت آموزشی را تقویت کنند.در نهایت، پژوهش حاضر بر ضرورت تدوین سیاست های آموزشی مبتنی بر فناوری عادلانه، ارتقای سواد فناوری معلمان و ایجاد الگوریتم های شفاف و قابل ارزیابی تاکید دارد. نتایج پژوهش می تواند راهنمایی برای سیاست گذاران، طراحان سامانه های هوش مصنوعی و نهادهای آموزشی در مسیر تحقق آموزش برابر و منصفانه باشد.

کلیدواژه ها:

عدالت آموزشی ، هوش مصنوعی در آموزش ، سوگیری الگوریتمی ، نابرابری آموزشی ، سامانه های هوشمند ، یادگیری شخصی سازی شده