یادگیری عمیق در کلاس های آینده؛ تلفیق هوش مصنوعی، یادگیری فعال و ارزشیابی تکوینی

تحولات سریع فناوری و تغییر نیازهای آموزشی در قرن بیست ویکم، نظام های تعلیم و تربیت را به سمت استفاده از رویکردهای نوین یادگیری سوق داده است. در این میان، یادگیری عمیق به عنوان رویکردی فراتر از حفظ مطالب، بر درک مفهومی، تفکر انتقادی، حل مسئله، انتقال دانش به موقعیت های جدید و یادگیری پایدار تاکید دارد. دستیابی به چنین یادگیری ای مستلزم بهره گیری از روش های تدریس فعال، فناوری های نوین و شیوه های ارزشیابی مستمر است.پژوهش حاضر با هدف بررسی نقش تلفیق هوش مصنوعی، یادگیری فعال و ارزشیابی تکوینی در تحقق یادگیری عمیق در کلاس های آینده انجام شده است. این پژوهش از نوع مروری توصیفی بوده و داده های آن از طریق مطالعه کتاب ها، مقالات علمی، گزارش های پژوهشی و اسناد معتبر داخلی و بین المللی گردآوری و تحلیل شده است.یافته های پژوهش نشان می دهد که هوش مصنوعی با ارائه آموزش شخصی سازی شده، تحلیل عملکرد دانش آموزان، ارائه بازخورد فوری و طراحی مسیرهای یادگیری متناسب با نیاز هر فرد، نقش موثری در ارتقای کیفیت یادگیری ایفا می کند. همچنین، به کارگیری روش های یادگیری فعال مانند یادگیری مبتنی بر مسئله، یادگیری مشارکتی، یادگیری پروژه محور و کلاس معکوس، موجب افزایش مشارکت، انگیزه، خلاقیت و تفکر عمیق دانش آموزان می شود. علاوه بر این، ارزشیابی تکوینی با ارائه بازخورد مستمر و اصلاح فرایند یادگیری، امکان شناسایی نقاط قوت و ضعف یادگیرندگان و بهبود عملکرد آنان را فراهم می سازد.نتایج پژوهش نشان می دهد که تلفیق این سه مولفه می تواند محیط های یادگیری آینده را از آموزش حافظه محور به یادگیری عمیق، معنادار و مهارت محور تبدیل کند. بنابراین، توسعه زیرساخت های فناوری، توانمندسازی معلمان و بازنگری در برنامه های درسی، از مهم ترین پیش نیازهای تحقق کلاس های آینده به شمار می رود.

کلیدواژه ها:

یادگیری عمیق ، هوش مصنوعی ، یادگیری فعال ، ارزشیابی تکوینی ، کلاس های آینده ، فناوری آموزشی ، کیفیت یادگیری.