کارکرد هوش مصنوعی در تحلیل رفتار یادگیری دانش آموزان در محیط های ترکیبی حضوری مجازی

دگرگونی پارادایم های آموزشی ناشی از تلفیق آموزش حضوری و مجازی (محیط های یادگیری ترکیبی یا Blended Learning) چالش ها و فرصت های جدیدی را پیش روی نظام های تعلیم و تربیت قرار داده است. در این محیط ها، حجم و تنوع داده های رفتاری تولید شده توسط دانش آموزان (شامل تعاملات در کلاس، مشارکت های آنلاین، زمان صرف شده برای محتوا، و الگوهای پاسخ دهی) به شدت افزایش یافته است. این حجم عظیم داده، درک عمیق و مقیاس پذیر از فرایند یادگیری فردی را دشوار می سازد. این پژوهش به بررسی نقش محوری هوش مصنوعی (AI) در تحلیل این رفتارها با هدف استخراج بینش های کاربردی برای بهبود نتایج یادگیری می پردازد. تمرکز اصلی بر روی به کارگیری الگوریتم های یادگیری ماشین (ML)، یادگیری عمیق (DL) و تحلیل یادگیری (Learning Analytics) برای پایش مستمر، تشخیص الگوهای یادگیری موثر یا ناکارآمد، و ارائه مداخلات شخصی سازی شده است. ما استدلال می کنیم که هوش مصنوعی از طریق پردازش داده های چندوجهی (Multimodal Data)، می تواند وضعیت شناختی، عاطفی و انگیزشی دانش آموز را در لحظه تشخیص داده و بازخورد هوشمند را فراهم آورد. این مقاله چارچوب نظری، مدل های تحلیلی مورد استفاده، ملاحظات اخلاقی پیرامون حریم خصوصی داده ها و چالش های پیاده سازی این فناوری ها در مقیاس کلان آموزشی را مورد کاوش قرار می دهد. در نهایت، یک مدل مفهومی پیشنهادی برای ادغام هوش مصنوعی در زیرساخت های یادگیری ترکیبی ارائه می شود که مسیرهایی برای افزایش کارایی، عدالت آموزشی و ارتقاء تجربه یادگیرنده در قرن بیست و یکم ترسیم می نماید. نتایج مورد انتظار این پژوهش، بر لزوم سرمایه گذاری استراتژیک در ابزارهای تحلیلی مبتنی بر هوش مصنوعی برای هدایت موثر تصمیم گیری های آموزشی تاکید دارد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، تحلیل رفتار یادگیری ، محیط یادگیری ترکیبی ، یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق ، تحلیل یادگیری ، شخصی سازی آموزش ، کلان داده های آموزشی ، مدل سازی پیش بین