نقش هوش مصنوعی مولد در شخصی سازی مسیر یادگیری و کاهش شکاف تحصیلی

هوش مصنوعی مولد به عنوان یکی از مهم ترین فناوری های نوظهور در حوزه آموزش، ظرفیت قابل توجهی برای تغییر الگوهای سنتی یادگیری و حرکت به سوی آموزش متناسب با نیازهای فردی دانش آموزان دارد. یکی از مهم ترین کارکردهای این فناوری، امکان شخصی سازی مسیر یادگیری از طریق تحلیل عملکرد، شناسایی نقاط قوت و ضعف، تولید محتوای متناسب با سطح یادگیرنده و ارائه بازخورد فوری است. در نظام های آموزشی، تفاوت های فردی، اقتصادی، اجتماعی و آموزشی دانش آموزان از عوامل مهم ایجادکننده شکاف تحصیلی محسوب می شوند و الگوی یکسان آموزش نمی تواند به یک اندازه پاسخگوی نیازهای همه یادگیرندگان باشد. هوش مصنوعی مولد می تواند با فراهم کردن فرصت دسترسی به حمایت آموزشی متناسب، به کاهش بخشی از این نابرابری ها کمک کند. هدف مقاله حاضر بررسی نقش هوش مصنوعی مولد در شخصی سازی مسیر یادگیری و کاهش شکاف تحصیلی است. این پژوهش با رویکرد مروری و تحلیلی انجام شده و یافته های مطالعات مرتبط در زمینه هوش مصنوعی، یادگیری خودتنظیم، آموزش شخصی سازی شده و عدالت آموزشی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج نشان می دهد که استفاده هدفمند از هوش مصنوعی مولد می تواند از طریق تشخیص نیازهای آموزشی، ارائه بازخورد مستمر، تنظیم سطح دشواری فعالیت ها، تقویت یادگیری خودتنظیم و افزایش دسترسی به منابع آموزشی، زمینه بهبود فرصت های یادگیری را فراهم کند. با این حال، تحقق این ظرفیت به عواملی همچون دسترسی برابر به فناوری، سواد هوش مصنوعی، نقش هدایتگر معلم، حفاظت از داده های دانش آموزان و طراحی سیاست های آموزشی عادلانه وابسته است. بنابراین، هوش مصنوعی مولد زمانی می تواند به کاهش شکاف تحصیلی کمک کند که به عنوان ابزار پشتیبان فرایند یاددهی یادگیری و در چارچوب عدالت آموزشی مورد استفاده قرار گیرد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی مولد ، شخصی سازی یادگیری ، مسیر یادگیری ، شکاف تحصیلی ، عدالت آموزشی ، یادگیری خودتنظیم ، دانش آموزان ، فناوری آموزشی