پایداری هوش مصنوعی در عصر داده های سنتتیک: مروری بر چالش ها و راهکارهای مقابله با فروپاشی مدل

ظهور یادگیری ماشین به عنوان پیشران اصلی هوش مصنوعی، پارادایم های سنتی در آموزش دیجیتال را دستخوش دگرگونی بنیادینی کرده است. با افزایش حجم داده های تعاملی در محیط های آموزشی، بهره گیری از الگوریتم های هوشمند برای تحلیل رفتارهای یادگیرندگان و بهینه سازی مسیرهای آموزشی، به ضرورتی انکارناپذیر تبدیل شده است. این فناوری، با گذار از رویکردهای «یک نسخه-برای-همه»، امکان شخصی سازی دقیق محتوا بر اساس نیازها و سبک های یادگیری فردی را فراهم آورده و همزمان، با شناسایی الگوهای افت تحصیلی و خودکارسازی فرایندهای ارزیابی، کارایی عملیاتی سامانه های آموزشی را به شکل چشمگیری ارتقا داده است. با این حال، استقرار این راهکارها با چالش هایی نظیر پیچیدگی های تحلیل داده، ملاحظات اخلاقی و ضرورت حفظ حریم خصوصی کاربران همراه است که تبیین دقیق آن ها برای توسعه نسل آتی نرم افزارهای آموزشی، امری حیاتی محسوب می شود.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، آموزش دیجیتال ، یادگیری شخصی سازی شده ، سیستم های آموزشی هوشمند