بررسی تاثیر به کارگیری الگوریتم های توصیه گر آموزشی بر شخصی سازی یادگیری و عدالت آموزشی در مدارس

هدف از پژوهش حاضر بررسی تاثیر به کارگیری الگوریتم های توصیه گر آموزشی بر شخصی سازی یادگیری و عدالت آموزشی در مدارس است. با گسترش محیط های یادگیری هوشمند و افزایش حجم داده های آموزشی، استفاده از الگوریتم های توصیه گر مبتنی بر هوش مصنوعی به یکی از رویکردهای اصلی در بهینه سازی یادگیری دانش آموزان تبدیل شده است. این پژوهش با رویکردی توصیفی–تحلیلی و با استفاده از داده های به دست آمده از مدارس متوسطه، به تحلیل نحوه عملکرد الگوریتم های توصیه گر در پیشنهاد محتوا، مسیر یادگیری و فعالیت های تمرینی متناسب با نیازهای فردی دانش آموزان پرداخته است. یافته ها نشان می دهد به کارگیری این الگوریتم ها ضمن افزایش دقت در شخصی سازی یادگیری، موجب بهبود کیفیت بازخورد، افزایش انگیزش تحصیلی و ارتقای کارایی فرایند یاددهی–یادگیری می شود. همچنین نتایج حاکی از آن است که استفاده مسئولانه و طراحی شده از سیستم های توصیه گر، می تواند با کاهش سوگیری های آموزشی، دسترسی برابر به منابع یادگیری را تقویت کرده و عدالت آموزشی را در سطوح مختلف مدارس بهبود دهد. با این حال، چالش هایی نظیر نگرانی های اخلاقی، حفظ حریم خصوصی داده ها و خطر تشدید نابرابری به واسطه طراحی نادرست الگوریتم ها نیازمند توجه جدی سیاست گذاران و طراحان سامانه های آموزشی هوشمند است. بر اساس جمع بندی انجام شده، بهره گیری درست از الگوریتم های توصیه گر آموزشی می تواند زمینه ساز توسعه یادگیری تطبیقی، کاهش شکاف های عملکردی، و ایجاد فرصت های یادگیری متوازن برای تمامی دانش آموزان باشد.