هوش مصنوعی و شناسایی سبک یادگیری پنهان دانش آموزان

شناسایی و درک سبک های یادگیری دانش آموزان یکی از چالش های اساسی در فرایند آموزش موثر و شخصی سازی شده است. روش های سنتی تشخیص سبک یادگیری اغلب مبتنی بر پرسشنامه ها یا مشاهدات معلم در کلاس های بزرگ و شلوغ هستند که با محدودیت های قابل توجهی از جمله خطای انسانی، ذهنی گرایی و عدم توانایی در تشخیص ظرافت های پنهان در رفتار یادگیرنده مواجهند. در دهه های اخیر، پیشرفت های چشمگیر در حوزه هوش مصنوعی (AI) و به خصوص شاخه هایی چون یادگیری ماشین و تحلیل داده های آموزشی (Learning Analytics)، امکانات جدیدی را برای شناسایی الگوهای پیچیده در رفتار یادگیرندگان فراهم آورده است. این مقاله به بررسی عمیق چگونگی استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی سبک های یادگیری پنهان دانش آموزان می پردازد. ابتدا به مبانی نظری یادگیری و سبک های یادگیری پرداخته شده و سپس به معرفی هوش مصنوعی و کاربردهای آن در آموزش اختصاص دارد. بخش های بعدی به تشریح نحوه استخراج و تحلیل داده های رفتاری دانش آموزان در محیط های دیجیتال، الگوریتم های کلیدی هوش مصنوعی مورد استفاده برای این منظور، روش های جمع آوری داده، و مروری بر مدل های پیشنهادی در تحقیقات علمی می پردازند. همچنین، مزایا، فرصت ها، چالش ها و محدودیت های استفاده از هوش مصنوعی در این حوزه مورد بحث و بررسی قرار گرفته و در نهایت، آینده پژوهی این زمینه و پیشنهاداتی برای تحقیقات آتی ارائه می شود. هدف این مقاله، ارائه دیدگاهی جامع و دانشگاهی به دانشجویان علوم تربیتی، فناوری آموزشی و هوش مصنوعی در خصوص پتانسیل هوش مصنوعی در درک عمیق تر فرایندهای یادگیری فردی است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، سبک یادگیری ، یادگیری شخصی سازی شده ، تحلیل داده های آموزشی ، یادگیری ماشین ، آموزش تطبیقی ، سیستم های آموزشی هوشمند.