هوش مصنوعی در ارزیابی یادگیری: بررسی سیستم های نوین پایش پیشرفت تحصیلی دانش آموزان

در فضای آموزشی امروزی، هوش مصنوعی به عنوان مجموعه ای از روش ها و ابزارهای نوین با هدف بهبود کیفیت و کارآمدی فرایندهای ارزیابی یادگیری مطرح می شود. این پژوهش به بررسی سیستم های نوین پایش پیشرفت تحصیلی دانش آموزان می پردازد تا نشان دهد چگونه فناوری های یادگیری ماشین، تحلیل دقیق داده ها و مدل های پیش بینی می توانند به درک عمیق تر از سطح یادگیری، کاوش در الگوهای پیشرفت و شناسایی نیازهای آموزشی ویژه منجر شوند. تمرکز اصلی پژوهش بر طراحی فریم ورک هایی است که بتوانند از داده های آموزشی به شیوه ای امن و شفاف برای ارائه بازخورد به دانش آموزان استفاده کنند، در عین حفظ حریم خصوصی و برقراری تعادل بین عدالت آموزشی و کارآمدی ارزیابی. یافته های موجود حاکی از این است که مدل های هوش مصنوعی در کنار رویکردهای سنتی ارزشیابی می تواند به کاهش ناپایداری روایی و پایایی آزمون ها کمک کند، با تحلیل پویا از پیشرفت ها و فاصله ها میان انتظارها و عملکرد واقعی، امکان مداخلات سریع و بهبودهای هدایت شده را فراهم می آورد. همچنین، اهمیت نقش معلمان و مدیران مدارس به عنوان راهبران داده و افراد مسئول در تصمیم گیری های استراتژیک برای تعیین شاخص های ارزیابی، مدیریت داده ها و تفسیر نتایج به وضوح برجسته است. همکاری میان دانش آموزان، خانواده ها و تیم آموزشی به عنوان یک چارچوب همسو برای پذیرش فناوری و بازنگری مداوم روش های پایش ضروری است تا از سوء تعبیرها جلوگیری شده و اعتماد به فرایند ارزیابی تقویت کند. نتیجه این بررسی نشان می دهد که ادغام هوش مصنوعی با اصول اخلاقی و آموزشی نه تنها می تواند دقت و کارایی ارزیابی را بهبود بخشد بلکه تجربه یادگیری را نیز ترازمندتر و جذاب تر می کند و به تصمیم گیری های آگاهانه در سطح فردی و سیستمی کمک می کند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، ارزیابی یادگیری ، پایش پیشرفت تحصیلی ، عدالت داده ای ، بازخورد آموزشی