تدریس با هوش مصنوعی شخصی ساز

در دوران تحول دیجیتال، آموزش با چالش های سنتی مواجه است که ریشه در رویکرد یکسان ساز در محیط های کلاسی دارند. این مقاله به بررسی نقش محوری هوش مصنوعی شخصی ساز (Personalized AI) در گذار از پارادایم آموزش سنتی به مدل های یادگیری عمیقا سفارشی شده می پردازد. مسئله اصلی این پژوهش، ناتوانی سیستم های آموزشی فعلی در پاسخ گویی موثر به تفاوت های فردی شناختی، انگیزشی و پیش زمینه ای دانش آموزان و پیامدهای آن بر عدالت آموزشی و بار شناختی معلم است. هدف این مقاله، ارائه یک چارچوب تحلیلی-مفهومی برای فهم چگونگی بهره برداری از قابلیت های هوش مصنوعی در طراحی تجربیات یادگیری که مبتنی بر اصول یادگیری شخصی سازی شده (Personalized Learning) و سازگار (Adaptive Learning) باشند، است. روش تحقیق مورد استفاده، ترکیبی از تحلیل مفهومی و مرور انتقادی ادبیات علمی-پژوهشی در حوزه های روانشناسی یادگیری (نظریه خودتعیین گری، زمره رشد)، فناوری آموزشی و هوش مصنوعی است. یافته های کلیدی نشان می دهند که هوش مصنوعی شخصی ساز پتانسیل بالایی برای مدیریت فرآیندهای تشخیص نیاز (تشخیص شکاف های دانشی) و ارائه محتوای بهینه در ناحیه نزدیک ترین رشد (ZPD) دارد، اما پیاده سازی موفق آن مستلزم بازتعریف نقش معلم به عنوان تسهیل گر و ناظر اخلاقی است. همچنین، مخاطراتی نظیر سوگیری الگوریتمی، تهدید حریم خصوصی داده ها و خطر وابستگی شناختی دانش آموزان شناسایی شد. نتیجه گیری این است که ادغام موفقیت آمیز هوش مصنوعی در آموزش، نه تنها نیازمند زیرساخت فنی است، بلکه نیازمند بازنگری بنیادین در فلسفه آموزشی با تمرکز بر خودمختاری و شایستگی دانش آموز (مفاهیم مبتنی بر SDT) می باشد. این تحقیق بر لزوم ایجاد یک اکوسیستم آموزشی متوازن که در آن فناوری مکمل نقش انسانی معلم باشد، تاکید می کند.کلیدواژه ها: هوش مصنوعی شخصی ساز، یادگیری شخصی سازی شده، عدالت آموزشی، نظریه خودتعیین گری (SDT)، ناحیه نزدیک ترین رشد (ZPD)، نقش معلم.