تاثیر هوش مصنوعی بر شخصی سازی مسیرهای یادگیری در مدارس هوشمند: چارچوبی برای ارزیابی کارایی و عدالت آموزشی

این پژوهش به بررسی عمیق تاثیر به کارگیری سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) در فرآیند شخصی سازی مسیرهای یادگیری (Personalized Learning Paths - PLP) در بستر مدارس هوشمند می پردازد. با توجه به تحولات سریع در حوزه فناوری آموزشی (EdTech)، شخصی سازی به عنوان یک پارادایم کلیدی برای افزایش تعامل، انگیزه و بهبود نتایج یادگیری مطرح شده است. این مقاله با رویکردی ترکیبی (Mixed Methods)، به تحلیل کارایی این سیستم ها در انطباق محتوا، سرعت و شیوه های تدریس با نیازهای منحصربه فرد هر دانش آموز می پردازد. علاوه بر سنجش کارایی تحصیلی، پژوهش بر ابعاد ثانویه ای چون عدالت آموزشی (Equity) و جلوگیری از ایجاد "شکاف الگوریتمی" در میان طیف های مختلف دانش آموزان تاکید دارد. نتایج مورد انتظار، ارائه یک چارچوب عملیاتی برای استقرار موفقیت آمیز و اخلاقی AI در مدارس هوشمند خواهد بود.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، شخصی سازی یادگیری ، مدارس هوشمند ، عدالت آموزشی ، یادگیری تطبیقی ، فراشناخت