یادگیری شخصی سازی شده مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهبود یادگیری عمیق دانش آموزان در مدارس هوشمند

تحول دیجیتال در آموزش، زمینه ساز شکل گیری مدارس هوشمند و بهره گیری گسترده از هوش مصنوعی در آموزش شده است. با این حال، یکی از چالش های اساسی نظام های آموزشی، پاسخ گویی به تفاوت های فردی دانش آموزان در سبک یادگیری، سرعت پردازش اطلاعات و سطح پیش دانسته هاست. پژوهش حاضر با هدف تبیین نقش یادگیری شخصی سازی شده مبتنی بر هوش مصنوعی در بهبود یادگیری عمیق دانش آموزان در مدارس هوشمند انجام شده است.در این مطالعه، چارچوبی مفهومی برای پیاده سازی سیستم های یادگیری تطبیقی ارائه می شود که بر تحلیل داده های یادگیری، الگوریتم های یادگیری ماشین، تحلیل رفتار یادگیرنده و بازخورد هوشمند استوار است. این سیستم ها با گردآوری داده های عملکردی دانش آموزان (نمرات، زمان پاسخ دهی، الگوهای خطا و میزان تعامل)، مسیرهای آموزشی پویا و متناسب با نیاز هر فرد طراحی می کنند. نتایج تحلیل های نظری و شواهد تجربی نشان می دهد که به کارگیری الگوریتم های تطبیقی و داشبوردهای تحلیلی موجب افزایش درک مفهومی، تقویت مهارت های تفکر انتقادی، بهبود یادگیری عمیق و کاهش شکاف عملکردی میان دانش آموزان می شود.یافته ها همچنین حاکی از آن است که یادگیری شخصی سازی شده، انگیزش درونی و خودتنظیمی تحصیلی را تقویت کرده و از طریق بازخورد آنی و هدفمند، فرایند تثبیت دانش را تسهیل می کند. با این حال، چالش هایی همچون حفظ حریم خصوصی داده ها، آمادگی زیرساخت های فناورانه، توانمندسازی معلمان و ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی باید مورد توجه قرار گیرد.