تحلیل تطبیقی سیستم های ارزشیابی سنتی و هوش مصنوعی محور در محیط های آموزشی

سیستم های ارزشیابی سنتی و هوش مصنوعی محور به عنوان دو رویکرد اصلی در ارزیابی تحصیلی مطرح شده اند هر یک از این سیستم ها مزایا و معایب خاص خود را دارا هستند سیستم های ارزشیابی سنتی معمولا بر مبنای ارزیابی های معلم و آزمون های کتبی هستند و می توانند به ارزیابی دقیق و مفصل عملکرد دانش آموزان کمک کنند اما، این روش ها ممکن است زمان بر و اشتباه پر شوند در مقابل، سیستم های ارزشیابی هوش مصنوعی محور با استفاده از تکنیک های پیشرفته مانند یادگیری ماشین، قادر به ارزیابی خودکار و سریع عملکرد دانش آموزان هستند و می توانند داده های بزرگ را تحلیل کنند اما، ممکن است مشکلاتی مانند خطاهای ارزیابی و مسائل امنیتی داشته باشند بنابراین، تحلیل تطبیقی سیستم های ارزشیابی سنتی و هوش مصنوعی محور در محیط های آموزشی از اهمیت بالایی برخوردار است این پژوهش به دنبال شناسایی مزایا و چالش های هر یک از این سیستم ها و تاثیرات آن ها بر ارزیابی تحصیلی است هدف اصلی این پژوهش مقایسه نحوه عملکرد سیستم های ارزشیابی سنتی و هوش مصنوعی محور و شناسایی مواردی است که هر یک از این سیستم ها می توانند بهترین نتایج را ارائه دهند همچنین، این پژوهش به دنبال پاسخ به سوالاتی مانند این است که چه میزان سیستم های ارزشیابی هوش مصنوعی محور نسبت به سیستم های سنتی بر ارزیابی تحصیلی تاثیر می گذارند و چه راهکارهایی برای بهبود این سیستم ها وجود دارد این پژوهش با استفاده از روش های توصیفی و مطالعات موردی، داده های مربوط به عملکرد هر دو سیستم ارزشیابی جمع آوری و تحلیل می شود نتایج این پژوهش می تواند به معلمان، مدیران آموزشی و سیاست گذاران در تصمیم گیری های مربوط به انتخاب سیستم های ارزشیابی کمک کند و در نهایت به بهبود کیفیت آموزش و ارتقای ارزیابی تحصیلی منجر شود.

کلیدواژه ها:

سیستم های ارزشیابی سنتی ، سیستم های ارزشیابی هوش مصنوعی محور ، ارزیابی تحصیلی ، تحلیل تطبیقی ، فناوری آموزشی