بررسی تاثیر سیستم های ارزشیابی هوش مصنوعی بر کیفیت آموزش و یادگیری در مدارس

با گسترش روزافزون فناوری های نوین در عرصه های مختلف زندگی، نظام های آموزشی نیز به طور فزاینده ای در معرض تحولات دیجیتال قرار گرفته اند. در این میان، هوش مصنوعی با قابلیت های تحلیل کلان داده، تشخیص الگو و ارائه بازخورد شخصی شده، به عنوان یکی از موثرترین این فناوری ها، پا به عرصه تعلیم و تربیت گذاشته است. یکی از بارزترین حوزه های کاربست این فناوری در مدارس، طراحی و اجرای سیستم های ارزشیابی مبتنی بر هوش مصنوعی است. این سیستم ها وعده می دهند که با فراتر رفتن از سنجش های سنتی عمدتا کمی و پایانی، امکان ارزیابی مستمر، عمیق و چندبعدی از فرآیند یادگیری دانش آموزان را فراهم آورند. چنین ارزیابی هایی می توانند نقاط قوت و ضعف فردی را با دقت بیشتری شناسایی کنند، بازخوردی فوری و سازنده ارائه دهند و حتی مسیرهای یادگیری شخصی شده را پیشنهاد نمایند که در نهایت منجر به ارتقای کیفیت آموزش و عمق بخشیدن به یادگیری می شود. با این حال، ورود این سیستم ها به محیط پیچیده و انسانی مدرسه، با چالش ها و پرسش های بنیادینی همراه است که بی توجهی به آن ها می تواند نتایج معکوسی به بار آورد. مسئله اصلی این است که تاثیر واقعی این سیستم ها بر کیفیت آموزش و یادگیری، فراتر از ادعاها و ظرفیت های نظری، نیازمند بررسی و واکاوی دقیق است. نگرانی از جایگزینی رابطه انسانی معلم و دانش آموز با تحلیلی ماشینی، احتمال تقلیل فرآیند پیچیده یادگیری به مجموعه ای از داده های کمی، خطر افزایش شکاف دیجیتال میان مدارس برخوردار و محروم، و همچنین مسائل مربوط به حریم خصوصی داده های دانش آموزان، از جمله مواردی است که ضرورت نگاه انتقادی و پژوهش محور به این موضوع را دوچندان می کند. بررسی تاثیر این سیستم ها باید بتواند نشان دهد که آیا آن ها واقعا به درک عمیق تر معلم از دانش آموز و بهبود روش های تدریس می انجامند یا صرفا ابزارهایی برای نظارت و کنترل موثرتر شده اند. همچنین، تاثیر آن ها بر انگیزه، خودپنداره و اضطراب دانش آموزان نیاز به مطالعه دارد. بنابراین، پژوهش در این حوزه نه تنها به تبیین فرصت ها و مزایای بالقوه می پردازد، بلکه با شناسایی ریسک ها و محدودیت ها، چارچوبی برای به کارگیری مسئولانه، عادلانه و اثربخش این فناوری در خدمت تعالی کیفی فرآیند یاددهی یادگیری فراهم می سازد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، سیستم ارزشیابی ، کیفیت آموزش ، یادگیری شخصی شده ، تحلیل داده