یادگیری سفارشی در عصر داده های کلان آموزشی: از تحلیل رفتار یادگیرنده تا تصمیم سازی هوشمند

در عصر دیجیتال و انفجار داده های آموزشی، مفهوم یادگیری سفارشی یا شخصی سازی شده به یکی از محورهای اساسی تحول در نظام های آموزشی بدل شده است. یادگیری سفارشی نه صرفا به تطبیق محتوا با سطح دانش دانش آموز محدود می شود، بلکه فرایندی است که در آن تحلیل رفتار یادگیرنده، شناسایی سبک ها و توانایی های فردی، و طراحی مسیرهای یادگیری متناسب با نیازها و انگیزه ها محور اصلی تصمیم سازی آموزشی قرار می گیرد. این مقاله مروری، با رویکردی تحلیلی و آینده نگر، به بررسی نقش داده های کلان آموزشی، الگوریتم های هوشمند و سیستم های پشتیبان تصمیم گیری در شخصی سازی یادگیری می پردازد. مرور مطالعات بین المللی و داخلی نشان می دهد که استفاده از فناوری های هوشمند، از جمله یادگیری ماشین، تحلیل رفتار یادگیرنده، سیستم های توصیه گر و پلتفرم های هوشمند آموزشی، می تواند منجر به ارتقای کارایی یادگیری، افزایش انگیزه و خودکارآمدی دانش آموزان، و بهبود تصمیم گیری معلمان در طراحی مسیر یادگیری شود. با این حال، چالش هایی از جمله حفظ حریم خصوصی داده ها، سواد فناوری معلمان، نابرابری های دسترسی به فناوری و پیامدهای اخلاقی تصمیم سازی الگوریتمی همچنان به عنوان موانع اصلی توسعه یادگیری سفارشی مطرح اند. هدف این مقاله، بازاندیشی در تعامل میان داده های کلان، هوش مصنوعی و فرایند یاددهی-یادگیری است تا چشم اندازی آینده نگر برای آموزش شخصی سازی شده ارائه شود که همزمان هوشمند، انسانی و عدالت محور باشد.

کلیدواژه ها:

یادگیری سفارشی ، داده های کلان آموزشی ، تحلیل رفتار یادگیرنده ، تصمیم سازی هوشمند ، آموزش شخصی سازی شده ، الگوریتم های هوشمند.