ساختارهای یادگیری بر اساس شبیه سازی های زیستی: از مغز تا کلاس درس

هوش مصنوعی خلاق به عنوان نسل نوینی از سامانه های یادگیرنده، توانایی تکوین محتوای آموزشی، بازآفرینی ساختارهای یادگیری و ارتقای مستمر عملکرد را بدون مداخله مستقیم انسانی فراهم کرده است. در سال های اخیر، توسعه مدل های مولد، شبکه های مبتنی بر خودسازمان دهی و سیستم های یادگیری تقویتی پیشرفته، زمینه را برای طراحی دوره های آموزشی خودتوسعه یابنده فراهم کرده است؛ دوره هایی که نه تنها می توانند محتوای درس و مسیر یادگیری را بر اساس نیازهای لحظه ای فراگیران شخصی سازی کنند، بلکه قادرند ساختار آموزشی خود را نیز بازنگری کرده و الگوهای نوینی از تدریس، تمرین و ارزشیابی را خلق نمایند. این مقاله مروری با هدف تحلیل پیشینه نظری و عملی این حوزه، به بررسی چارچوب های محاسباتی هوش مصنوعی خلاق، کاربرد آن در طراحی برنامه های درسی تطبیقی، نقش الگوریتم های بازخوردمحور در پویاسازی محتوا، و چالش های اخلاقی و تربیتی مرتبط می پردازد. یافته های مرور نشان می دهد که دوره های آموزشی خودتوسعه یابنده، با تکیه بر هوش مصنوعی خلاق، می توانند تحولی اساسی در مدل های آموزش رسمی و غیررسمی ایجاد کنند؛ به ویژه از طریق افزایش سرعت به روزرسانی محتوا، ارتقای کیفیت یادگیری شخصی سازی شده، و کاهش شکاف میان طراحی آموزشی اولیه و نیازهای واقعی فراگیر. در پایان، مقاله جهت گیری های آینده پژوهی در زمینه طراحی سامانه های یادگیری خودتکاملی، مسئله اعتمادپذیری الگوریتمی، و ضرورت شکل دهی چارچوب های اخلاقی در آموزش مبتنی بر هوش مصنوعی خلاق را تبیین می کند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی خلاق ، یادگیری خودتوسعه یابنده ، طراحی آموزشی هوشمند ، دوره های تطبیقی ، مدل های مولد.