اثرات هوش مصنوعی با آموزش و سبک های یادگیری دانش آموزان

در عصر تحول دیجیتال، هوش مصنوعی به عنوان یک نیروی محرک در حال تغییر بنیادین نظام های آموزشی است. این مقاله به بررسی رابطه چندوجهی میان هوش مصنوعی و سبک های یادگیری دانش آموزان می پردازد. پرسش اصلی این است که چگونه فناوری های هوش مصنوعی می توانند با شناسایی و انطباق با سبک های یادگیری فردی، به شخصی سازی آموزش و بهبود پیامدهای یادگیری کمک کنند. این مقاله با مرور پژوهش های تجربی و سیستماتیک انجام شده در بازه زمانی ۲۰۰۸ تا ۲۰۲۶ نشان می دهد که الگوریتم های یادگیری ماشین، از جمله یادگیری تقویتی و شبکه های عصبی، با دقتی قابل توجه (بیش از ۹۰ درصد در برخی مدل ها) قادر به تشخیص سبک های یادگیری مبتنی بر مدل هایی مانند فلدر-سیلورمن و VARK هستند. با این حال، این پیشرفت های فنی با چالش هایی چون سوگیری الگوریتم ها، نگرانی های اخلاقی مرتبط با حریم خصوصی و شکاف میان دقت پیش بینی و تاثیر آموزشی واقعی همراه است. یافته ها حاکی از آن است که هوش مصنوعی پتانسیل بالایی در افزایش انگیزه و عملکرد تحصیلی (تا ۲۰ درصد) دارد، مشروط بر اینکه با رویکردی انتقادی و ناظر بر عدالت آموزشی به کار گرفته شود.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، آموزش ، دانش آموزان.