تحلیل نقش هوش مصنوعی در تقویت یادگیری خودراهبر

یادگیری خودراهبر به عنوان یکی از مهم ترین رویکردهای نوین در آموزش مدرن شناخته می شود که دانش آموزان و دانشجویان را قادر می سازد مسئولیت کامل مسیر و فرآیند یادگیری خود را بر عهده گرفته، اهداف آموزشی را تعیین، منابع مناسب را انتخاب، و پیشرفت خود را به طور مستقل ارزشیابی کنند. با ظهور و گسترش فناوری های هوش مصنوعی، نقش این فناوری در تقویت یادگیری خودراهبر به موضوعی مهم در پژوهش های آموزشی تبدیل شده است. هوش مصنوعی با ارائه ابزارهای تطبیقی، بازخورد فوری، و توصیه های شخصی سازی شده می تواند فرآیندهای برنامه ریزی، نظارت و خودبازبینی در یادگیری را تقویت کرده و در نتیجه به افزایش خوداتکایی، انگیزه و اثربخشی یادگیری کمک کند. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی مانند سیستم های آموزش هوشمند، دستیارهای یادگیری و پلتفرم های تحلیل گر یادگیری می توانند نقش موثری در ارتقای خودتنظیمی، خودارزیابی و خودانگیزشی فراگیران داشته باشند. همچنین مداخله های مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند اثرات قابل توجهی بر توانایی های یادگیری خودراهبر داشته باشند، هرچند این اثرات ممکن است بسته به نوع ابزار، زمینه آموزشی و ویژگی های فراگیر متفاوت باشند. با این حال، چالش هایی نیز وجود دارد؛ از جمله نگرانی های اخلاقی، همگرایی نابرابر دسترسی به فناوری، و خطر وابستگی بیش ازحد به ابزارها که ممکن است مهارت های تفکر انتقادی را تحت تاثیر قرار دهد. این مقاله با رویکرد تحلیلی به بررسی نقش و پیامدهای به کارگیری هوش مصنوعی در تقویت یادگیری خودراهبر پرداخته و مسیرهای آینده برای پژوهش و کاربرد عملی در محیط های آموزشی را پیشنهاد می کند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری خودراهبر ، یادگیری شخصی سازی شده ، خودتنظیمی یادگیری ، تکنولوژی آموزشی