تاثیر هوش مصنوعی در آموزش زبان تاثیر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) شخصی سازی مسیرهای آموزشی در سیستم های هوشمند تدریس زبان

این پژوهش به بررسی و طراحی یک چارچوب نوین در سیستم های آموزشی هوشمند مبتنی بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) می پردازد. هدف اصلی گذار از الگوهای آموزش ایستا به سیستم های پویا و تطبیقی است که قادرند با تحلیل لحظه ای وضعیت یادگیرنده استراتژی تدریس را به صورت خودکار بهینه سازی کنند. در این مدل، یک حلقه بازخورد تطبیقی با استفاده از مفاهیم «حالت (State)»، «عمل (Action)» و «پاداش (Reward)» طراحی شده است. سیستم با دریافت داده های رفتاری و عملکردی، کاربر سیاست یادگیری را در هر گام به روزرسانی کرده و محتوای آموزشی را متناسب با سطح دانش و نیازهای فردی ارائه می دهد. نتایج نشان می دهد که این رویکرد نه تنها سرعت یادگیری را افزایش می دهد بلکه با حفظ کاربر در منطقه توسعه نزدیک بازدهی آموزش را به طور قابل توجهی ارتقا می بخشد. در نهایت این پژوهش مسیر را برای تبدیل ابزارهای آموزشی خطی به مربیان هوشمند شخصی سازی شده هموار می سازد.

کلیدواژه ها:

یادگیری تقویتی ، سیستم های آموزشی هوشمند ، شخصی سازی ، آموزش ، حلقه بازخورد تطبیقی ، بهینه سازی سیاست ، تحلیل داده های آموزشی ، یادگیری تطبیقی