طراحی سیستم تطبیقی آموزشی برای افزایش مشارکت و انگیزه یادگیرندگان در کلاس های آنلاین

در عصر دیجیتال، آموزش آنلاین به عنوان پارادایم غالب یادگیری مطرح شده است، اما چالش اصلی آن نرخ بالای ترک تحصیل و کاهش انگیزه فراگیران به دلیل فقدان تعامل شخصی سازی شده است. این مقاله به بررسی طراحی سیستم های یادگیری تطبیقی (Adaptive Learning Systems) می پردازد که با بهره گیری از هوش مصنوعی، تحلیل داده های آموزشی و مدل سازی شناختی، محتوا و مسیر یادگیری را متناسب با نیازها، سطح دانش و ویژگی های عاطفی هر دانش آموز تنظیم می کنند. هدف اصلی، گذار از رویکرد «یک اندازه برای همه» به سمت یک اکوسیستم آموزشی پویا است که در آن بازخوردهای آنی و محتوای هوشمند، حس شایستگی و خودمختاری را در یادگیرنده تقویت کرده و در نتیجه مشارکت فعال و انگیزه درونی را افزایش می دهد. این پژوهش با مرور مبانی نظری، معماری فنی، استراتژی های گیمیفیکیشن تطبیقی و الگوریتم های یادگیری ماشین، نشان می دهد که چگونه می توان با حفظ منطقه تقریبی رشد (ZPD)، اضطراب یادگیری را کاهش و درگیری تحصیلی را بهینه کرد.

کلیدواژه ها:

کلمات کلیدی: سیستم یادگیری تطبیقی ، آموزش آنلاین ، انگیزه تحصیلی ، مشارکت فراگیر ، تحلیل داده های آموزشی ، شخصی سازی محتوا.