بررسی تاثیر هوش مصنوعی در تشخیص علایق یادگیری فردی

پیشرفت سریع فناوری های هوش مصنوعی، رویکردهای نوینی را در حوزه آموزش شخصی سازی شده ایجاد کرده است. یکی از چالش های اساسی در نظام های آموزشی سنتی، ناتوانی در تشخیص دقیق و پویای علایق یادگیری فردی زبان آموزان است که منجر به ارائه محتوای نامرتبط و کاهش انگیزه تحصیلی می گردد. مقاله حاضر با روش مروری کتابخانه ای به بررسی تاثیر هوش مصنوعی بر تشخیص علایق یادگیری فردی می پردازد. در این راستا، ابتدا مفاهیم کلیدی، سپس نقش الگوریتم های یادگیری ماشین در تحلیل رفتارهای آنلاین، تاثیر سیستم های توصیه گر هوشمند، مقایسه دقت روش های سنتی با رویکردهای مبتنی بر هوش مصنوعی، رابطه تشخیص دقیق علایق با کاهش افت تحصیلی، چالش های اخلاقی و حریم خصوصی، و نهایتا نقش معلمان در تفسیر داده های هوش مصنوعی مورد بحث قرار می گیرد. یافته های مروری نشان می دهد که الگوریتم های یادگیری عمیق و شبکه های عصبی بازگشتی قادرند با دقت بالایی الگوهای پنهان علاقه مندی را از طریق تحلیل کلیک استریم ها، زمان توقف بر روی محتوا و مسیرهای ناوبری استخراج کنند. همچنین سیستم های توصیه گر مبتنی بر فیلترینگ همکارانه، انگیزه و تعامل یادگیرنده را به طور معناداری افزایش می دهند. با این حال، چالش های جدی از جمله استخراج داده های حساس بدون رضایت آگاهانه، سوگیری الگوریتمی و کاهش نقش انسانی معلمان وجود دارد. نتیجه نهایی آنکه هوش مصنوعی ابزاری قدرتمند اما نیازمند چارچوب های اخلاقی شفاف است و موفقیت آن در گرو همکاری تعاملی بین معلم و ماشین می باشد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، تشخیص علایق یادگیری ، یادگیری شخصی سازی شده ، سیستم های توصیه گر ، حریم خصوصی آموزشی