نقش هوش مصنوعی در شخصی سازی یادگیری دانش آموزان و کاهش شکاف آموزشی در کلاس های چندپایه

کلاس های چندپایه که اغلب در مناطق کمتر برخوردار، روستایی و عشایری کشور شکل می گیرند، با چالش های متعددی همچون کمبود معلم، تنوع سنی و توانایی تحصیلی، نبود منابع کافی و دشواری مدیریت همزمان چند پایه تحصیلی مواجه هستند. یکی از عمیق ترین معضلات این کلاس ها، شکاف آموزشی است؛ به این معنا که دانش آموزان با پیشینه ها، سرعت ها و سبک های یادگیری متفاوت، از آموزش یکسان و خطی بهره یکسانی نمی برند. در این میان، هوش مصنوعی (AI) با قابلیت های منحصربه فرد خود در پردازش داده های یادگیرنده، تطبیق محتوا، ارائه بازخورد آنی و پشتیبانی هوشمند، می تواند نقشی بی بدیل در شخصی سازی یادگیری ایفا کند. مقاله حاضر با روش توصیفی-تحلیلی به بررسی کاربست های هوش مصنوعی در کلاس های چندپایه پرداخته و نشان می دهد که سیستم های تطبیقی، دستیارهای آموزشی هوشمند، پلتفرم های یادگیری مبتنی بر AI و تحلیل پیش بینانه عملکرد، قادرند شکاف یادگیری را به میزان چشمگیری کاهش دهند. یافته ها حاکی از آن است که شخصی سازی مبتنی بر هوش مصنوعی نه تنها عدالت آموزشی را محقق می سازد، بلکه انگیزه، خودکارآمدی و پیشرفت تحصیلی دانش آموزان را نیز ارتقا می بخشد. با این حال، چالش هایی نظیر زیرساخت دیجیتال، سواد حرفه ای معلمان و نگرانی های اخلاقی نیز وجود دارند که باید در سیاست گذاری ها مورد توجه قرار گیرند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، شخصی سازی یادگیری ، کلاس های چندپایه ، شکاف آموزشی ، عدالت آموزشی ، یادگیری تطبیقی.