یادگیری شخصی سازی شده و آموزش مبتنی بر داده

در دهه های اخیر، نظام های آموزشی با چالش ها و فرصت های نوینی مواجه شده اند که ریشه در پیشرفت های فناورانه، تحول در نیازهای یادگیری و گسترش داده محوری در تصمیم گیری های آموزشی دارد. در این میان، یادگیری شخصی سازی شده به عنوان رویکردی نوین و نویدبخش مطرح شده که با تکیه بر تحلیل داده های یادگیرندگان، تلاش می کند تجربه یادگیری را بر اساس ویژگی ها، علایق، نیازها و توانایی های فردی هر دانش آموز تنظیم و هدایت کند. این مقاله مروری با هدف بررسی مفاهیم بنیادین، چارچوب های نظری و کاربردهای عملی یادگیری شخصی سازی شده و آموزش مبتنی بر داده تدوین شده است. ابتدا به سیر تحول تاریخی و مفهومی یادگیری شخصی سازی شده پرداخته می شود و سپس نقش کلیدی داده ها در طراحی، اجرای و ارزیابی مسیرهای یادگیری انفرادی مورد واکاوی قرار می گیرد. در ادامه، فناوری هایی چون هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، سیستم های توصیه گر آموزشی و داشبوردهای یادگیری به عنوان ابزارهای تسهیل گر این نوع آموزش معرفی و تحلیل می گردند. همچنین، مقاله به بررسی چالش های اجرایی، ملاحظات اخلاقی در بهره برداری از داده های آموزشی، و پیامدهای احتمالی این نوع آموزش در زمینه عدالت آموزشی و توسعه حرفه ای معلمان می پردازد. در نهایت، آینده پژوهی نسبت به روندهای نوظهور و فرصت های پیش رو در زمینه شخصی سازی یادگیری بر پایه داده ارائه می شود. یافته های این مرور نشان می دهد که تلفیق هوشمندانه یادگیری شخصی سازی شده با آموزش مبتنی بر داده می تواند افق های تازه ای در بهبود کیفیت، اثربخشی و انگیزش یادگیرندگان بگشاید، به شرط آن که چالش های فنی، اخلاقی و زیرساختی آن به درستی مدیریت گردد.

کلیدواژه ها:

یادگیری شخصی سازی شده ، آموزش مبتنی بر داده ، تحلیل یادگیری ، هوش مصنوعی در آموزش ، سیستم های توصیه گر.