حرکت از آزمون های سنتی به سنجش مستمر و هوشمند با استفاده از هوش مصنوعی

هدف این مقاله توصیفی، بررسی حرکت از آزمون های سنتی به سنجش مستمر و هوشمند با استفاده از هوش مصنوعی است تا امکان ارزیابی مداوم و کارآمد یادگیری ها، بازخورد سریع و تصمیم گیری آموزشی مبتنی بر داده را فراهم آورد. با گسترش داده های آموزشی و در دسترس بودن سامانه های هوشمند، روش های سنتی سنجش با محدودیت های روبه رو هستند؛ از جمله تمرکز بر بازگوکردن حفظ معلومات در زمان ثابت، کمبود بازخورد فوری و دشواری در پذیرش تفاوت های فردی دانش آموزان. در مقابل، سنجش مستمر با پشتیبانی هوش مصنوعی می تواند داده های فراوانی از فرایند یادگیری جمع آوری کند، الگوهای عملکردی را در زمان واقعی تحلیل نماید، نقاط بحرانی یادگیری را شناسایی کند و بازخورد شخصی سازی شده و هدفمند ارائه کند. بنابراین، این تحول نیازمند چارچوب های اخلاقی، حفاظت از حریم خصوصی، شفافیت الگوریتمی و استانداردهای ملی است تا عدالت آموزشی حفظ شود و دسترسی برابر به فناوری فراهم گردد. چالش های اجرایی شامل نیاز به زیرساخت های فناوری مناسب، توسعه توانایی های تربیتی معلمان برای تفسیر داده ها و طراحی ارزیابی های پوشش دهنده جنبه های معرفتی، مهارتی و خودراهبری است. در عین حال، فرصت های ناشی از این روند شامل بهبود کارایی ارزیابی، افزایش همسویی با اهداف توسعه حرفه ای، و امکان ارتباط نزدیک تر بین یادگیری فردی و برنامه های آموزشی است. این مقاله با مرور نظریه های یادگیری، فناوری آموزشی و اخلاق داده، مدل های طراحی و پیاده سازی این تغییر را بررسی می کند و بر نقش مدیران، سیاست گذاران و معلمان در ایجاد اکوسیستمی پایدار، شفاف و پاسخگو تاکید می کند تا به بهبود کیفیت یادگیری و عدالت آموزشی دست یابند.

کلیدواژه ها:

سنجش مستمر ، هوش مصنوعی ، ارزیابی یادگیری ، عدالت آموزشی ، داده های آموزشی