معماری سامانه های هوشمند آموزشی: تلفیق تحلیل سبک یادگیری و طراحی مسیر شخصی با استفاده از هوش مصنوعی

ظهور هوش مصنوعی و قابلیت های تحلیلی بی سابقه آن، افق های جدیدی را در عرصه آموزش و یادگیری گشوده است. این مقاله با تمرکز بر مفهوم «معماری سامانه های هوشمند آموزشی»، به طراحی و تبیین چارچوبی یکپارچه می پردازد که در آن، تحلیل خودکار و پویای سبک های یادگیری هر فرد، به صورت زنجیره وار و مستمر، مبنای طراحی و به روزرسانی مسیرهای یادگیری شخصی سازی شده قرار می گیرد. هدف غایی این معماری، خروج از الگوهای آموزشی ثابت و یکسان ساز و حرکت به سمت ایجاد محیط های یادگیری انطباقی، پاسخگو و کاملا فردمحور است. در این راستا، مقاله حاضر ابتدا لایه های مختلف تشکیل دهنده این معماری، از جمله لایه جمع آوری و پردازش داده های تعامل یادگیرنده، لایه مدل سازی شناختی و تشخیص سبک یادگیری (شامل سبک های دیداری، شنیداری، جنبشی-لمسی، منطقی، اجتماعی و غیره)، لایه موتور پیشنهاددهنده و طراحی مسیر، و در نهایت لایه ارائه محتوا و ارزیابی بازخورد را به تفصیل تشریح می کند. سازوکار اصلی مورد بحث، مبتنی بر الگوریتم های یادگیری ماشین (مانند خوشه بندی، طبقه بندی و سیستم های توصیه گر) و در موارد پیشرفته تر، شبکه های عصبی عمیق است که با تحلیل الگوهای رفتاری، عملکردی، و حتی هیجانی یادگیرنده (از طریق داده هایی مانند سرعت پیشروی، نرخ خطا، زمان توقف روی محتوا، نوع تکالیف ترجیحی و نتایج ارزیابی ها)، به استنتاج پویا از ترجیحات و نیازهای او نائل می آید.

کلیدواژه ها:

معماری ، سامانه های هوشمند آموزشی ، تحلیل سبک یادگیری ، طراحی مسیر شخصی سازی شده