مقایسه روش های شخصی سازی آموزش توسط هوش مصنوعی و روش های سنتی

آموزش شخصی سازی شده (Personalized Learning) به عنوان یک پارادایم تحولی در حوزه تعلیم و تربیت، هدف آن انطباق محتوا، سرعت و شیوه تدریس با نیازها، توانایی ها و سبک یادگیری منحصربه فرد هر دانش آموز است. در حالی که روش های سنتی اغلب متکی بر راهبردهای کلی و یکسان سازی شده هستند، ظهور و پیشرفت هوش مصنوعی (AI) فرصت های بی سابقه ای برای اجرای شخصی سازی در مقیاس وسیع فراهم آورده است.این پژوهش با رویکرد تحقیق مروری نظام مند (Systematic Review)، به مقایسه تطبیقی اثربخشی، چالش ها و ملاحظات پیاده سازی روش های شخصی سازی آموزش مبتنی بر هوش مصنوعی (مانند سیستم های توصیه گر، سیستم های آموزش تطبیقی مبتنی بر یادگیری ماشینی) با راهبردهای سنتی مانند آموزش انفرادی معلمان و گروه بندی های انعطاف پذیر می پردازد. یافته های این مرور نشان می دهند که روش های مبتنی بر هوش مصنوعی، به دلیل توانایی در تحلیل داده های غنی یادگیری (Learning Analytics) و ارائه بازخورد و مسیرهای یادگیری پویا، در افزایش انگیزه، بهبود عملکرد تحصیلی و کاهش شکاف های یادگیری، نسبت به روش های سنتی برتری قابل توجهی دارند. با این حال، چالش هایی نظیر نیاز به داده های کیفی، نگرانی های اخلاقی پیرامون حریم خصوصی و نیاز به آموزش معلمان برای کار با این فناوری ها، از موانع اصلی در پذیرش گسترده این سیستم ها محسوب می شوند. در نهایت، این مقاله بر لزوم تلفیق نقاط قوت هر دو رویکرد (تاکید بر تعامل انسانی و داده محوری AI) برای دستیابی به یک مدل آموزش شخصی سازی شده کارآمد تاکید می کند.

کلیدواژه ها:

آموزش شخصی سازی شده ، هوش مصنوعی در آموزش ، یادگیری تطبیقی ، روش های سنتی آموزش ، تحقیق مروری.