موضوع مقاله : نقش هوش مصنوعی در شخصی سازی فرایند یادگیری دانش آموزان

در دهه های اخیر، پیشرفت های سریع در حوزه هوش مصنوعی موجب تحول چشمگیری در نظام های آموزشی شده است. یکی از مهم ترین کاربردهای این فناوری، شخصی سازی فرایند یادگیری دانش آموزان است؛ به گونه ای که محتوای آموزشی، روش تدریس و مسیر یادگیری متناسب با نیازها، توانایی ها و علایق فردی هر دانش آموز تنظیم می شود. در مدل های سنتی آموزش، همه دانش آموزان با یک برنامه واحد مواجه هستند که اغلب نمی تواند تفاوت های فردی را پوشش دهد. اما هوش مصنوعی با تحلیل داده های رفتاری، عملکردی و شناختی دانش آموزان، امکان طراحی مسیرهای یادگیری اختصاصی را فراهم می سازد و بدین ترتیب کیفیت یادگیری و انگیزه تحصیلی افزایش می یابد.پژوهش های اخیر نشان داده اند که الگوریتم های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق قادرند الگوهای یادگیری دانش آموزان را شناسایی کرده و محتوای آموزشی را به صورت پویا تطبیق دهند. سیستم های توصیه گر آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند منابع و فعالیت های مناسب را در زمان درست پیشنهاد دهند و از این طریق به کاهش افت تحصیلی و افزایش مشارکت فعال دانش آموزان کمک کنند. همچنین، استفاده از مدل های تطبیقی در آموزش باعث می شود دانش آموزان با سرعت و سبک یادگیری خود پیش بروند و از فشارهای ناشی از یکسان سازی آموزشی رهایی یابند. این امر نه تنها موجب ارتقای کیفیت یادگیری می شود بلکه عدالت آموزشی را نیز تقویت می کند، زیرا هر دانش آموز فرصت یادگیری متناسب با توانایی های خود را خواهد داشت.با وجود مزایای گسترده، به کارگیری هوش مصنوعی در شخصی سازی یادگیری با چالش هایی نیز همراه است. از جمله مهم ترین چالش ها می توان به حفظ حریم خصوصی داده های دانش آموزان، نیاز به زیرساخت های فناورانه پیشرفته و آموزش معلمان برای کار با سیستم های هوشمند اشاره کرد . علاوه بر این، باید توجه داشت که استفاده از فناوری های هوش مصنوعی در آموزش نیازمند سیاست گذاری دقیق و نظارت مستمر است تا از بروز تبعیض یا سوگیری الگوریتمی جلوگیری شود. در مجموع، هوش مصنوعی با فراهم کردن امکان یادگیری شخصی سازی شده، می تواند آینده آموزش را متحول سازد و مسیرهای جدیدی برای یادگیری مادام العمر و توسعه پایدار نظام های آموزشی ایجاد کند.

کلیدواژه ها:

یادگیری شخصی سازی شده ، آموزش تطبیقی ، یادگیری ماشینی ، یادگیری عمیق