شخصی سازی تکالیف درسی با الگوریتم های یادگیری هوشمند

توسعه نظام های آموزشی که بتوانند به طور موثر به نیازها، توانایی ها و سبک های یادگیری منحصربه فرد هر دانش آموز پاسخ دهند، یکی از مهم ترین اهداف آموزش مدرن است. این مقاله به بررسی کاربرد الگوریتم های یادگیری هوشمند (Intelligent Learning Algorithms) در فرآیند شخصی سازی تکالیف درسی می پردازد. ما یک چارچوب مفهومی را ارائه می دهیم که در آن، سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) با تحلیل داده های عملکردی و رفتاری دانش آموز، محتوای، دشواری، توالی و بازخورد تکالیف را در زمان واقعی (Real-time) تنظیم می کنند. این رویکرد انطباقی، پتانسیل بهبود قابل توجهی در تعامل، درگیری و موفقیت تحصیلی دانش آموزان دارد. بررسی ادبیات نشان می دهد که مدل های یادگیری تقویتی و شبکه های عصبی عمیق، ابزارهای قدرتمندی برای پیش بینی نیازهای آتی و تولید تکالیف بهینه هستند. در نهایت، چالش های پیاده سازی، ملاحظات اخلاقی و مسیرهای تحقیقاتی آتی مورد بحث قرار می گیرند.

کلیدواژه ها:

آموزش انطباقی ، شخصی سازی یادگیری ، الگوریتم های یادگیری هوشمند ، تکالیف درسی ، سیستم های توصیه گر ، یادگیری تقویتی