نقش هوش مصنوعی در ارزیابی شخصی شده پیشرفت تحصیلی دانش آموزان

در نظام های آموزشی سنتی، ارزیابی عملکرد تحصیلی غالبا بر مبنای آزمون های استاندارد و یکسان ساز صورت می گیرد که تفاوت های فردی در سبک یادگیری، سرعت پیشرفت و زمینه های شناختی-عاطفی دانش آموزان را نادیده می گیرد. این رویکرد نه تنها ممکن است به قضاوت ناعادلانه بیانجامد، بلکه فرصت ارائه بازخورد سازنده و شخصی سازی شده را نیز محدود می سازد. هوش مصنوعی با بهره گیری از الگوریتم های پیشرفته تحلیل داده و یادگیری ماشین، امکان تحول این فرآیند را فراهم کرده است. این فناوری می تواند با جمع آوری و پردازش داده های چندبعدی از تعاملات دانش آموز (مانند عملکرد در تکالیف، مشارکت در بحث ها، الگوهای پاسخگویی و حتی نشانگرهای غیرکلامی در محیط های دیجیتال)، نمایی جامع و پویا از پیشرفت فردی هر دانش آموز ارائه دهد. اهمیت این تحول در آن است که هوش مصنوعی می تواند ارزیابی را از حالت رویدادمحور به فرآیندی مستمر و تکوینی تبدیل کند، نقاط قوت و ضعف منحصربه فرد را شناسایی نماید و مسیرهای یادگیری شخصی شده را پیشنهاد کند. با این حال، به کارگیری هوش مصنوعی در این حوزه با چالش های متعددی همراه است. نگرانی های اخلاقی درباره حریم خصوصی داده های حساس دانش آموزان، خطر تقویت سوگیری های الگوریتمی (به ویژه در مورد گروه های محروم یا دانش آموزان با سبک های یادگیری غیرمتعارف)، کاهش نقش قضاوت انسانی معلمان و امکان ایجاد اضطراب ناشی از نظارت دائمی، از مسائل جدی پیش رو هستند. همچنین، نابرابری در دسترسی به فناوری های پیشرفته ممکن است شکاف آموزشی را عمیق تر کند. این مقاله به بررسی تاثیر هوش مصنوعی در سنجش فردی شده عملکرد تحصیلی دانش آموزان می پردازد و در پی پاسخ به این پرسش است که چگونه می توان از این فناوری برای ایجاد نظام ارزیابی عادلانه، دقیق و بهبودبخش بهره برد، در حالی که با طراحی اخلاق محور، شفافیت در الگوریتم ها و مشارکت فعال ذی نفعان، از خطرات آن کاسته و نقش مکمل معلمان به عنوان راهنمایان آموزشی تقویت گردد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، سنجش فردی شده ، عملکرد تحصیلی ، ارزیابی تکوینی ، اخلاق در سنجش.