ترکیب هوش مصنوعی و یادگیری معکوس در آموزش ابتدایی: فرصت ها و چالش ها

پژوهش حاضر با هدف واکاوی نظام مند فرصت ها و چالش های ادغام هوش مصنوعی (AI) با الگوی یادگیری معکوس (Flipped Learning) در مقطع آموزش ابتدایی تدوین شده است. در عصر تحول دیجیتال، تغییر پارادایم های آموزشی از رویکردهای سنتی به مدل های دانش آموز محور، ضرورت بهره گیری از فناوری های نوظهور را دوچندان کرده است. یادگیری معکوس، با انتقال آموزش مستقیم به فضای خارج از کلاس و اختصاص زمان کلاسی به تعاملات سازنده، پتانسیل بالایی برای ارتقای یادگیری دارد؛ با این حال، تکیه صرف بر این مدل بدون ابزارهای هوشمند، در مدیریت تفاوت های فردی دانش آموزان ناتوان است. این مطالعه با بهره گیری از مرور نظام مند ادبیات پژوهش (۲۰۱۵-۲۰۲۵)، نشان می دهد که هوش مصنوعی از طریق قابلیت هایی نظیر یادگیری شخصی سازی شده (Personalized Learning)، سیستم های مدیریت یادگیری هوشمند، و تحلیل های پیش بینانه، می تواند اثربخشی یادگیری معکوس را در سطح ابتدایی به شکل معناداری تقویت کند (Zawacki-Richter et al., ۲۰۱۹; Holmes & Tuomi, ۲۰۲۲). یافته ها حاکی از آن است که تلفیق این دو رویکرد، ضمن افزایش انگیزش و خودتنظیمی دانش آموزان، فرصتی برای معلمان جهت بازخورد دقیق تر و هدایت مسیر یادگیری فراهم می آورد (Luckin & Cukurova, ۲۰۱۹; Chen et al., ۲۰۲۰).

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری معکوس ، آموزش ابتدایی ، شخصی سازی یادگیری ، فناوری های آموزشی ، عدالت دیجیتال ، طراحی آموزشی.