بررسی کاربرد هوش مصنوعی در شناسایی نقاط ضعف و قوت یادگیری دانش آموزان

هدف این مقاله، بررسی نظام مند قابلیت های تحول آفرین فناوری های هوش مصنوعی در شناسایی دقیق و به موقع نقاط ضعف و قوت یادگیری دانش آموزان است. در نظام های آموزشی سنتی، تشخیص تفاوت های فردی و نیازهای خاص یادگیری اغلب با تاخیر و مبتنی بر قضاوت های ذهنی صورت می گیرد، که می تواند به تداوم ضعف های تحصیلی و هدررفت استعدادها منجر شود. این پژوهش با روش توصیفی-تحلیلی و با مرور گسترده ادبیات پژوهشی موجود در حوزه یادگیری ماشین، تحلیل داده های آموزشی و سیستم های آموزشی تطبیقی انجام شده است. یافته ها نشان می دهد که الگوریتم های هوش مصنوعی، از طریق تحلیل حجم انبوه داده های تولیدشده در محیط های یادگیری (نظیر نمرات، زمان انجام تکالیف، الگوهای تعامل با محتوا و نتایج آزمون ها) قادر به شناسایی الگوهای پنهان و پیش بینی ریسک افت تحصیلی با دقت بالا هستند. همچنین، این فناوری ها می توانند با کشف مسیرهای موفق یادگیری و استعدادهای خاص هر فرد، پایه ای برای شخصی سازی موثر آموزش فراهم کنند. نتیجه گیری کلی حاکی از آن است که ادغام هوش مصنوعی در فرآیند ارزیابی تشخیصی می تواند منجر به تحولی کیفی در جهت نیل به آموزش عادلانه تر، پاسخگوتر و فردمحور شود. با این حال، موفقیت این ادغام منوط به توجه جدی به چالش های اخلاقی، حریم خصوصی، سواد دیجیتال معلمان و حفظ نقش انسانی در آموزش است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری دانش آموزان ، شناسایی نقاط ضعف ، نقاط قوت ، شخصی سازی آموزش ، تحلیل یادگیری ، ارزیابی تشخیصی