تاثیر سیستم های توصیه گر مبتنی بر هوش مصنوعی در تحولات آموزشی

تحولات آموزش در سال های اخیر، تحت تاثیر گسترش یادگیری دیجیتال و نیاز به پاسخ گویی به تفاوت های فردی یادگیرندگان، به سمت رویکردهای داده محور و شخصی سازی شده حرکت کرده است. در این میان، سیستم های توصیه گر (Recommender Systems) که با بهره گیری از هوش مصنوعی (AI) توسعه یافته اند به عنوان یکی از کارآمدترین ابزارها برای تحلیل رفتار یادگیرنده و ارائه پیشنهادهای هدفمند، جایگاه ویژه ای یافته اند. این سیستم ها با تکیه بر داده های رفتاری (مانند تعامل با محتوا، الگوی پیشرفت، نرخ موفقیت در تمرین ها و زمان مطالعه) و داده های توصیفی اقلام آموزشی (مانند موضوع، سطح دشواری، پیش نیازها و نوع فعالیت)، می توانند توصیه هایی درباره «چه چیزی»، «چه زمانی» و «با چه سطحی» برای یادگیرنده مناسب تر است ارائه دهند. خروجی این فرایند معمولا شامل پیشنهاد منابع تکمیلی، تعیین مسیرهای یادگیری، پیشنهاد فعالیت های تمرینی متناسب با شکاف های یادگیری، و ارائه بازخوردهای به موقع است. از منظر آموزشی، چنین قابلیت هایی می تواند به بهبود درگیری شناختی و انگیزش، افزایش مشارکت فعال یادگیرندگان، کاهش شکست های پی درپی در مسیر یادگیری، و نیز پشتیبانی از تصمیم گیری معلمان از طریق تحلیل پیشرفت و شناسایی نقاط نیاز به مداخله منجر شود. با این حال، تحقق این مزایا مستلزم توجه به چالش های جدی نظیر حریم خصوصی داده ها، سوگیری های الگوریتمی، مشکل شروع سرد، و خطر شکل گیری «حباب فیلتر» و محدود شدن تنوع یادگیری است. مقاله حاضر با هدف بررسی نقش و اثر سیستم های توصیه گر مبتنی بر هوش مصنوعی در تحولات آموزشی، ابتدا مبانی مفهومی و انواع رویکردهای توصیه گری را تبیین می کند، سپس کاربردهای آن ها در آموزش (به ویژه در محیط های آموزش الکترونیکی و یادگیری تطبیقی) را تحلیل کرده و در ادامه محدودیت ها و پیامدهای اخلاقی و اجرایی را مورد بحث قرار می دهد. در پایان نیز چشم اندازهای آینده مانند ادغام با یادگیری عمیق، تحلیل های پیشرفته یادگیرنده و لزوم شفافیت و توضیح پذیری در توصیه ها ارائه می شود.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، سیستم توصیه گر ، یادگیری شخصی سازی شده ، یادگیری تطبیقی