آموزش تطبیقی؛ چگونه هوش مصنوعی مسیر یادگیری هر دانش آموز را متفاوت می کند

آموزش تطبیقی، به عنوان یک پارادایم تحول آفرین در حوزه یادگیری، با استفاده از قابلیت های هوش مصنوعی، هدف ارائه تجربه ای شخصی سازی شده و بهینه شده برای هر یادگیرنده را دنبال می کند. این مقاله علمی-پژوهشی به بررسی نظام مند چگونگی تغییر مسیرهای یادگیری فردی توسط سیستم های هوش مصنوعی می پردازد. در این راستا، پس از مرور مبانی نظری و تاریخی آموزش تطبیقی، مفاهیم پایه هوش مصنوعی مرتبط با آموزش تشریح می شوند. معماری کلی سیستم های یادگیری تطبیقی و الگوریتم های محوری از قبیل ردیابی دانش بیزی، نظریه پاسخ آیتم، و یادگیری تقویتی مورد تحلیل قرار می گیرند. نقش تحلیل داده های آموزشی در شکل دهی به محتوا و مسیر یادگیری، همراه با مکانیزم های ارزیابی تطبیقی و آزمون های هوشمند، توضیح داده می شود. همچنین، تحول نقش معلم در این اکوسیستم جدید، مزایا، چالش های اخلاقی، حریم خصوصی و سوگیری الگوریتمی با نگاهی انتقادی مورد بحث واقع می شود. با ارائه مطالعات موردی بین المللی و بررسی امکان سنجی کاربرد در نظام آموزشی ایران، افق های آینده این فناوری ترسیم شده و در نهایت، نتیجه گیری و پیشنهادهایی برای پژوهش و عمل ارائه می گردد. یافته ها حاکی از آن است که هوش مصنوعی پتانسیل فوق العاده ای برای نیل به عدالت آموزشی از طریق تشخیص و پاسخگویی به تفاوت های فردی دارد، اما پیاده سازی موفق آن مستلزم توجه همزمان به زیرساخت های فنی، تربیت نیروی انسانی و چارچوب های اخلاقی و قانونی است.

کلیدواژه ها:

آموزش تطبیقی ، هوش مصنوعی در آموزش ، شخصی سازی یادگیری ، یادگیری ماشین ، ردیابی دانش بیزی (BKT) ، نظریه پاسخ آیتم (IRT) ، ارزیابی تطبیقی ، اخلاق در هوش مصنوعی ، عدالت آموزشی.