«نقش هوش مصنوعی در تشخیص و اصلاح سوءبرداشت های مفهومی: مطالعه مداخله محور با محوریت معلم»

سوءبرداشت های مفهومی یکی از موانع اصلی یادگیری عمیق و پایدار در فرایند آموزش به شمار می آیند، زیرا دانش آموزان اغلب با پیش فرض ها و برداشت های نادرست وارد کلاس می شوند و این برداشت ها در صورت عدم شناسایی و اصلاح، به یادگیری سطحی و ناپایدار منجر می گردد. در سال های اخیر، هوش مصنوعی به عنوان ابزاری نوظهور، ظرفیت های چشمگیری در تشخیص الگوهای خطا، تحلیل پاسخ های دانش آموزان و ارائه بازخوردهای هدفمند نشان داده است. هدف این مقاله بررسی نقش هوش مصنوعی در شناسایی و اصلاح سوءبرداشت های مفهومی در محیط های آموزشی با تاکید بر محوریت معلم است. روش مقاله تحلیلی تبیینی است و با مرور دیدگاه های نظری و شواهد پژوهشی، ابعاد مختلف مداخله آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی بررسی می شود. یافته ها نشان می دهد که هوش مصنوعی می تواند از طریق تحلیل داده های یادگیری، شناسایی خطاهای تکرارشونده، شخصی سازی بازخورد و پیشنهاد راهبردهای اصلاحی، به معلم در تشخیص سریع تر و دقیق تر سوءبرداشت ها یاری رساند. با این حال، اثربخشی این فناوری زمانی افزایش می یابد که معلم نقش هدایتگر، تفسیرگر و تصمیم گیرنده نهایی را حفظ کند. نتایج مقاله حاکی از آن است که تلفیق توان تحلیلی هوش مصنوعی با قضاوت حرفه ای معلم، می تواند یادگیری مفهومی را تقویت کرده، از تثبیت خطاهای شناختی جلوگیری کند و فرایند آموزش را به سوی مداخلات دقیق تر و فردمحور سوق دهد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، سوءبرداشت مفهومی ، یادگیری مفهومی ، مداخله آموزشی ، معلم محوری