تحلیل روان شناختی کاربرد هوش مصنوعی در شناخت تفاوت های فردی دانش آموزان

پیشرفت های اخیر در حوزه هوش مصنوعی، امکان تحلیل عمیق تر و شخصی سازی شده تری از تفاوت های فردی دانش آموزان را فراهم کرده است. این مقاله با رویکردی نظری و با هدف ارائه یک چارچوب مفهومی تلفیقی، به تحلیل روان شناختی کاربرد فناوری های هوش مصنوعی در شناخت، سنجش و پاسخگویی به این تفاوت ها می پردازد. تمرکز اصلی بر تلفیق نظریه های روان شناختی تفاوت های فردی (مانند هوش چندگانه گاردنر، سبک های یادگیری و عوامل عاطفی-انگیزشی) با قابلیت های فنی هوش مصنوعی (شامل پردازش زبان طبیعی، یادگیری ماشین، تحلیل اثر انگشت دیجیتال یادگیری و تشخیص عواطف) است. چارچوب پیشنهادی نشان می دهد که هوش مصنوعی چگونه می تواند با جمع آوری و تحلیل داده های چندوجهی (اکادمیک، رفتاری، عاطفی و ...) در محیط های دیجیتال یادگیری، درکی پویا و چندبعدی از هر دانش آموز ایجاد کند (Baker, ۲۰۱۹). این تحلیل ها می تواند به شناسایی نقاط قوت، ترجیحات یادگیری، الگوهای تعامل و حتی موانع عاطفی پیش روی فراگیران کمک شایانی نماید. مقاله سپس به بررسی کاربرد این چارچوب مفهومی در بهبود عملکرد تحصیلی از طریق نظام های آموزشی تطبیقی، بازخورد هوشمند و مداخلات به موقع می پردازد. در نهایت، مزایای این رویکرد (مانند مقیاس پذیری و دقت) در کنار محدودیت ها و چالش های جدی آن، شامل ملاحظات اخلاقی درباره حریم خصوصی داده ها، خطر تداوم سوگیری های الگوریتمی (O’Neil, ۲۰۱۶) و کاهش تعاملات انسانی اصیل مورد بحث قرار می گیرد. این تحلیل نظری، پایه ای برای پژوهش های آتی و طراحی مسئولانه فناوری های آموزشی هوشمند فراهم می آورد.