معماری جدید آموزشی: هم افزایی هوش مصنوعی و رویکردهای ترکیبی

هدف این مقاله توصیفی، بررسی و تبیین معماری جدید آموزشی است که از هم افزایی هوش مصنوعی با رویکردهای ترکیبی برای ارتقای فرایند یادگیری و تدریس بهره می برد. با گسترش دسترسی به داده های آموزشی، توانایی های تحلیل پیشرفته و قابلیت سفارشی سازی تجربه های یادگیری، رویکردهای ترکیبی—که ترکیب تدریس سنتی، فناوری های دیجیتال، یادگیری مبتنی بر پروژه و یادگیری شخصی شده را در بر می گیرند—امکان طراحی محیط های یادگیری پاسخگو، بازخورد سریع و رسیدن به نتایج یادگیری پایدار را فراهم می کنند. در این چارچوب، هوش مصنوعی به عنوان محرک اصلی در تحلیل داده های یادگیری، تشخیص نیازهای فردی، طراحی مسیرهای یادگیری و ارزیابی کارکردها عمل می کند و با رویکردهای ترکیبی، ابعاد انسانی، اجتماعی و ملموس یادگیری را حفظ و تقویت می کند. از این منظر، انتظار می رود که این معماری نوین بتواند تعاملات مدرسه ای—دانش آموزی را بهبود بخشد، شیوه های ارزیابی را کارآمدتر سازد و با امکان پشتیبانی از تصمیم گیری های آموزشی مبتنی بر داده، کیفیت آموزش را ارتقا دهد. چالش های اصلی در مسیر اجرای چنین معماری هایی شامل حفظ عدالت آموزشی، حفاظت از حریم خصوصی و شفافیت در عملکرد الگوریتمی، تضمین دسترسی برابر به فناوری ها و جلوگیری از جانبداری های ناخواسته است که نیازمند چارچوب های اخلاقی، سیاست گذاری موثر و استانداردهای ملی است. همچنین، تحقق این هم افزایی نیازمند توسعه کسب وکارهای آموزشی، آموزش های حرفه ای برای معلمان، و ایجاد زیرساخت های فناورانه امن و پایدار است تا داده های آموزشی به صورت امن جمع آوری، مدیریت و تحلیل شوند و بازخوردها به شیوه ای توام با توضیح پذیری ارائه شوند. این مقاله نظریه ها و پژوهش های مرتبط را مرور کرده و چارچوبی برای طراحی، پیاده سازی و ارزیابی معماری جدید آموزشی ارائه می دهد تا مدیران، سیاست گذاران و متخصصان فناوری آموزشی بتوانند با رویکردی سیستم مند و مشارکتی به توسعه یادگیری های همسو با اهداف ملی بپردازند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، رویکردهای ترکیبی ، یادگیری شخصی شده ، عدالت آموزشی ، ارزیابی مبتنی بر داده