تحلیل اخلاقی و مدیریتی استفاده از هوش مصنوعی در شخصی سازی یادگیری: چالش های عدالت

ورود هوش مصنوعی به عرصه آموزش و پرورش، به ویژه در حوزه شخصی سازی یادگیری، نویدبخش انقلابی در روش های تدریس و ارزشیابی است. سیستم های آموزش تطبیقی مبتنی بر الگوریتم های یادگیری ماشین، این امکان را فراهم می آورند که هر دانش آموز مسیر یادگیری منحصر به فرد خود را بر اساس توانایی ها، سرعت، سبک یادگیری، و حتی وضعیت عاطفی لحظه ای اش طی کند. این فناوری می تواند به ویژه برای دانش آموزان با نیازهای ویژه (نارساخوانی، بیش فعالی، اوتیسم، کم توانی ذهنی) و همچنین برای دانش آموزان تیزهوش و سرآمد که در کلاس های سنتی با یک سرعت و محتوای یکسان خسته می شوند، تحولی عظیم ایجاد کند. با این حال، ورود سریع و بعضا بی قاعده هوش مصنوعی به مدارس (به ویژه پس از همه گیری کرونا و گسترش آموزش مجازی)، پرسش های اخلاقی و مدیریتی عمیق و پیچیده ای را پیش روی سیاست گذاران آموزشی، مدیران مدارس، معلمان، والدین و خود دانش آموزان قرار داده است. اگر شخصی سازی یادگیری با هوش مصنوعی به درستی و عادلانه طراحی و پیاده سازی نشود، نه تنها شکاف دیجیتال و نابرابری های آموزشی را کاهش نمی دهد، بلکه می تواند آن ها را عمیق تر و پایدارتر از گذشته کند. مدارس و خانواده های ثروتمند و برخوردار که به بهترین الگوریتم ها، داده های حجیم، و پهنای باند بالا دسترسی دارند، از مزایای شخصی سازی بیشینه بهره مند می شوند، در حالی که دانش آموزان مدارس محروم (روستایی، عشایری، حاشیه نشین) که حتی به اینترنت پایدار و تجهیزات اولیه نیز دسترسی ندارند، از کمترین مزایای این فناوری بی بهره می مانند یا حتی ممکن است توسط الگوریتم های ضعیف و داده های غیرنماینده، قربانی «شخصی سازی نادرست» و کلیشه سازی شوند. این پژوهش با هدف تحلیل اخلاقی و مدیریتی استفاده از هوش مصنوعی در شخصی سازی یادگیری، با تمرکز ویژه بر دو چالش بنیادین «عدالت آموزشی» و «مسئولیت تربیتی» انجام شده است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی در آموزش ، شخصی سازی یادگیری ، عدالت آموزشی ، مسئولیت تربیتی ، اخلاق الگوریتم