شخصی سازی ارزیابی با استفاده از هوش مصنوعی: تحلیل مکانیسم ها و پیامدها برای دانش آموزان

با پیشرفت شتابان هوش مصنوعی و گسترش کاربرد آن در آموزش، ارزیابی آموزشی نیز در حال گذار از رویکردهای یکسان نگر به سمت الگوهای فردمحور و داده محور است. شخصی سازی ارزیابی با استفاده از هوش مصنوعی به عنوان یکی از جلوه های این تحول، امکان تطبیق فرآیند سنجش با ویژگی ها، نیازها و مسیر یادگیری هر دانش آموز را فراهم می سازد و محدودیت های ارزیابی های سنتی مبتنی بر آزمون های یکسان را تا حد زیادی کاهش می دهد. این رویکرد با بهره گیری از تحلیل داده های یادگیری، مدل سازی رفتار شناختی و پایش مستمر عملکرد، قادر است سطح دشواری، نوع بازخورد و زمان بندی ارزیابی را به صورت پویا تنظیم کند و تصویری دقیق تر از پیشرفت واقعی دانش آموزان ارائه دهد. چنین مکانیسم هایی می توانند به افزایش عدالت آموزشی، کاهش اضطراب ارزشیابی و تقویت انگیزش یادگیری منجر شوند، زیرا دانش آموزان ارزیابی را متناسب با توانایی ها و سرعت یادگیری خود تجربه می کنند. در عین حال، پیامدهای شخصی سازی ارزیابی صرفا محدود به نتایج تحصیلی نیست و می تواند بر خودتنظیمی، احساس شایستگی و نگرش دانش آموزان نسبت به یادگیری اثرگذار باشد. بااین حال، به کارگیری هوش مصنوعی در ارزیابی شخصی سازی شده با چالش هایی همچون شفافیت الگوریتم ها، سوگیری داده ها، حفظ حریم خصوصی و تفسیرپذیری نتایج همراه است که در صورت بی توجهی می تواند اعتماد دانش آموزان و معلمان را تضعیف کند. در بسیاری از پژوهش ها، تمرکز اصلی بر قابلیت های فنی سیستم های هوشمند بوده و تحلیل هم زمان مکانیسم های عمل شخصی سازی و پیامدهای آموزشی و روان شناختی آن برای دانش آموزان کمتر مورد توجه قرار گرفته است. ازاین رو، پرداختن به این موضوع از منظر تحلیلی و توصیفی، ضرورتی علمی و کاربردی دارد. بیان مساله این مقاله بر آن است که شخصی سازی ارزیابی مبتنی بر هوش مصنوعی از چه مکانیسم هایی بهره می گیرد و این مکانیسم ها چه پیامدهایی برای تجربه یادگیری، انگیزش و رشد تحصیلی دانش آموزان به همراه دارند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، شخصی سازی ارزیابی ، اندازه گیری آموزشی ، دانش آموزان ، ارزشیابی هوشمند