هوش مصنوعی و شخصی سازی آموزش: فرصت ها، چالش ها و راهبردهای پیاده سازی در نظام های آموزشی

پژوهش حاضر با هدف تحلیل نقش هوش مصنوعی در شخصی سازی آموزش و شناسایی فرصت ها، چالش ها و راهبردهای پیاده سازی آن در نظام های آموزشی انجام شده است. شخصی سازی آموزش به معنای تطبیق محتوا، روش، سرعت و مسیر یادگیری با نیازها، علایق و توانمندی های منحصربه فرد هر دانش آموز، همواره آرمان نظام های آموزشی بوده که هوش مصنوعی تحقق آن را در مقیاس انبوه ممکن ساخته است (Shemshack & Spector, ۲۰۲۰). این پژوهش با روش مرور نظام مند و تحلیل محتوای کیفی ۶۸ مقاله منتخب از پایگاه های علمی معتبر بین سال های ۲۰۱۸ تا ۲۰۲۴ و همچنین مصاحبه با ۱۵ متخصص ایرانی در حوزه فناوری آموزشی انجام شد. یافته ها نشان می دهد که هوش مصنوعی از شش سازوکار اصلی شامل «مدل سازی شناختی یادگیرنده»، «تطبیق پویای محتوا»، «بازخورد شخصی سازی شده»، «پیش بینی مسیر یادگیری»، «توصیه گرهای هوشمند منابع» و «ارزیابی تطبیقی» فرآیند شخصی سازی را محقق می سازد (Holmes et al., ۲۰۲۱). مهم ترین فرصت ها شامل افزایش عدالت آموزشی، کاهش شکاف یادگیری، ارتقای انگیزش درونی و بهینه سازی زمان معلم شناسایی شد. در مقابل، چالش های اصلی شامل هزینه بالای زیرساخت، کمبود محتوای بومی، نگرانی های حریم خصوصی، مقاومت معلمان و خطر «حباب فیلتر» می باشد. نتایج بیانگر آن است که شخصی سازی مبتنی بر هوش مصنوعی نه یک تهدید برای معلم، بلکه ابزاری قدرتمند برای تحقق «آموزش متمایز» در کلاس های ناهمگن است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، شخصی سازی آموزش ، یادگیری تطبیقی ، سیستم های تدریس هوشمند ، تحلیل یادگیری