تاثیر هوش مصنوعی در سنجش فردی شده عملکرد تحصیلی دانش آموزان

در نظام های آموزشی سنتی، ارزیابی عملکرد دانش آموزان اغلب به روش های یکسان ساز و مبتنی بر معیارهای کلی محدود شده است که تفاوت های فردی در سبک یادگیری، سرعت پیشرفت و زمینه های شناختی-عاطفی را نادیده می گیرد. هوش مصنوعی با قابلیت تحلیل داده های پیچیده و یادگیری ماشین، این امکان را فراهم می آورد که ارزیابی از حالت جمعی و استاندارد خارج شده و به فرآیندی شخصی شده، پویا و چندبعدی تبدیل گردد. اهمیت این تحول در آن است که هوش مصنوعی می تواند با رصد مستمر تعاملات دانش آموز (از جمله در تکالیف، آزمون ها، مشارکت کلاسی و حتی رفتارهای غیرکلامی در محیط های دیجیتال)، الگوهای یادگیری منحصربه فرد هر فرد را شناسایی کند، نقاط قوت و ضعف وی را به دقت مشخص نماید و بازخوردهای سازنده و به هنگام ارائه دهد. این رویکرد نه تنها به معلمان در طراحی مداخلات آموزشی هدفمند کمک می کند، بلکه دانش آموزان را نیز در فرآیند خودارزیابی و خودتنظیمی یادگیری توانمند می سازد. با این حال، پیاده سازی این سیستم های هوشمند با چالش های جدی همراه است. نگرانی هایی درباره حریم خصوصی داده های حساس دانش آموزان، خطر تقویت سوگیری های الگوریتمی (به ویژه در مورد گروه های اقلیت یا دانش آموزان با سبک های یادگیری غیرمتعارف)، کاهش نقش قضاوت انسانی معلمان و امکان ایجاد اضطراب ناشی از نظارت دائمی، از مسائل اخلاقی-روانشناختی پیش رو هستند. همچنین، نابرابری در دسترسی به فناوری های پیشرفته ممکن است شکاف آموزشی را عمیق تر کند. این مقاله به بررسی نقش هوش مصنوعی در ارزیابی شخصی شده عملکرد 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 ، ارزیابی شخصی شده ، عملکرد تحصیلی ، تحلیل داده آموزشی ، اخلاق در ارزشیابی.