بازتعریف تکالیف خانگی: طراحی فعالیت های یادگیری که هوش مصنوعی قادر به حل آن ها نیست

با ظهور و گسترش پرشتاب مدل های زبانی بزرگ (LLMs) و ابزارهای هوش مصنوعی مولد نظیر ChatGPT، پارادایم های سنتی آموزش، به ویژه در حوزه «تکالیف خانگی»، با چالش های بنیادین مواجه شده اند. تکالیفی که پیش از این بر بازتولید دانش، خلاصه نویسی متون، و حل مسائل استاندارد متمرکز بودند، اکنون در کسری از ثانیه توسط ماشین ها قابل انجام اند. این مقاله با هدف ارائه راهکارهای عملی برای معلمان و طراحان آموزشی، به واکاوی روش های نوین طراحی فعالیت های یادگیری می پردازد که هوش مصنوعی به دلیل ماهیت الگوریتمی خود، قادر به حل آن ها نیست یا در انجام آن ها ناتوان است. با تکیه بر نظریه های یادگیری ساختن گرایی و طبقه بندی بلوم، این پژوهش استدلال می کند که تمرکز تکالیف باید از «محصول نهایی» به «فرآیند یادگیری»، «تجربه زیسته»، «تفکر انتقادی» و «خلاقیت زمینه مند» تغییر یابد. هشت بخش اصلی این مقاله به بررسی ابعاد مختلف این تغییر رویکرد، از شخصی سازی تکالیف و استفاده از رویدادهای محلی تا نقد خروجی های هوش مصنوعی و ارزیابی چندمرحله ای می پردازد. نتایج نشان می دهد که بقای نظام آموزشی در عصر هوش مصنوعی، نه در ممنوعیت ابزارها، بلکه در ارتقای سطح شناختی تکالیف نهفته است.

کلیدواژه ها:

کلمات کلیدی: هوش مصنوعی مولد ، طراحی آموزشی ، تکالیف خانگی ، تفکر انتقادی ، یادگیری فرآیندمحور ، ارزیابی اصیل ، سواد هوش مصنوعی.