بررسی تاثیر هوش مصنوعی آموزشی بر شخصی سازی یادگیری و پیشرفت تحصیلی دانش آموزان

با گسترش فناوری های نوین، هوش مصنوعی به عنوان یک تحول آفرین در عرصه آموزش مورد توجه قرار گرفته است. هدف اصلی این مقاله نظری، ارائه یک چارچوب مفهومی برای تبیین نقش و تاثیر فناوری های هوش مصنوعی آموزشی بر شخصی سازی یادگیری و در نتیجه، پیشرفت تحصیلی دانش آموزان است. مسئله محوری، ناتوانی روش های آموزش یکسان ساز و سنتی در پاسخگویی به تفاوت های فردی فراگیران از نظر سرعت، سبک و سطح یادگیری است که می تواند منجر به کاهش انگیزه و عمق یادگیری شود. هوش مصنوعی آموزشی با قابلیت هایی مانند تحلیل داده های یادگیری، ارائه بازخورد فوری و تطبیقی و تولید محتوای سفارشی شده، پتانسیل فوق العاده ای برای خلق مسیرهای یادگیری منحصربه فرد فراهم می کند (Holmes et al., ۲۰۱۹). این مقاله با مرور ادبیات و تلفیق مبانی نظری حوزه هایی مانند یادگیری تطبیقی، ارزیابی تشخیصی فرماتیو و طراحی آموزشی شخصی شده، چارچوبی مفهومی ارائه می دهد. در این چارچوب، ورودی های هوش مصنوعی (شامل داده های تعامل یادگیرنده، نمایه دانشی و اهداف آموزشی) از طریق الگوریتم ها و پردازش های هوشمند (مانند سیستم های توصیه گر، تشخیص نقاط ضعف و چالش های انطباقی) به خروجی های شخصی سازیشده (شامل محتوا، تمرین، پشتیبانی و مسیر یادگیری منعطف) تبدیل می شوند. این فرآیند منجر به ارتقای درگیری شناختی، خودتنظیمی و خودکارآمدی یادگیرنده شده و در نهایت پیشرفت تحصیلی را تسهیل می کند (Chen et al., ۲۰۲۰). کاربرد این چارچوب می تواند طراحی و ارزیابی سیستم های هوشمند یادگیری را راهنمایی کند. با این وجود، چالش های مهمی از جمله مسائل اخلاقی و حریم خصوصی داده ها، سواد دیجیتالی معلمان، تعامل انسان-ماشین و لزوم پژوهش های تجربی بیشتر مورد بحث قرار می گیرند. در نتیجه گیری بر ضرورت توسعه سیستم های هوش مصنوعی شفاف، معلم-محور و عادلانه که در خدمت تعمیق یادگیری هستند، تاکید می شود.واژگان کلیدی: هوش مصنوعی آموزشی، شخصی سازی یادگیری، پیشرفت تحصیلی، یادگیری تطبیقی، چارچوب مفهومی.