شفافیت الگوریتمی در تصمیم گیری های آموزشی هوشمند: کاربست رویکردهای تفسیرپذیر در تحلیل داده های یادگیری و تضمین عدالت آموزشی در عصر تحول دیجیتال

در عصر کنونی که نظام های آموزشی با انبوهی از داده های رفتاری، عملکردی و تعاملی دانش آموزان مواجه اند و ابزارهای یادگیری ماشین به سرعت در حال نفوذ به فرآیندهای تصمیم گیری آموزشی هستند، مسئله شفافیت الگوریتمی به عنوان یکی از بنیادی ترین چالش های فراروی پیاده سازی نظام های هوشمند یادگیری مطرح شده است؛ چرا که عدم شفافیت در نحوه وزن دهی، تحلیل و خروجی گیری الگوریتم های مورد استفاده در سیستم های توصیه گر محتوای آموزشی، سامانه های ارزشیابی تطبیقی و ابزارهای شناسایی دانش آموزان در معرض خطر افت تحصیلی، نه تنها اعتماد معلمان و فراگیران به این فناوری ها را خدشه دار می سازد، بلکه می تواند به تداوم و حتی تشدید نابرابری های آموزشی منجر شود و عدالت آموزشی را که از ارکان اساسی هر نظام تربیتی کارآمد محسوب می شود، با مخاطره جدی مواجه سازد. پژوهش حاضر با هدف بررسی مفهوم، ابعاد و کاربردهای شفافیت الگوریتمی در حوزه تصمیم گیری های آموزشی هوشمند انجام شده و با بهره گیری از روش مرور نظام مند و تحلیل اسنادی، ضمن تبیین اهمیت این موضوع در عصر داده محوری، به شناسایی محدودیت های رویکردهای سنتی در ارزشیابی و هدایت تحصیلی پرداخته و سپس کاربردهای عملی شفافیت الگوریتمی را در محیط های یادگیری دیجیتال تشریح کرده است؛ یافته های پژوهش نشان می دهد که به کارگیری الگوریتم های تفسیرپذیر همچون مدل های مبتنی بر درخت تصمیم، سیستم های فازی و روش های توضیح محور محلی (LIME) و همچنین تدوین چارچوب های اخلاقی و نظارتی متناسب با بافت فرهنگی و ساختاری نظام آموزشی ایران، می تواند ضمن افزایش قابلیت اعتمادپذیری سامانه های هوشمند، زمینه ساز مشارکت فعال تر معلمان در فرآیند تصمیم گیری و توانمندسازی آنان در مواجهه با پیچیدگی های دنیای دیجیتال گردد و در نهایت، شفافیت الگوریتمی نه صرفا یک الزام فنی، بلکه ضرورتی اخلاقی و تربیتی برای تحقق عدالت آموزشی در عصر هوش مصنوعی به شمار می رود و نیازمند عزم ملی، همکاری میان رشته ای و بازنگری اساسی در برنامه های درسی تربیت معلم و سیاست گذاری های کلان آموزشی است.

کلیدواژه ها:

شفافیت الگوریتمی ، تصمیم گیری آموزشی هوشمند ، عدالت آموزشی ، یادگیری ماشین تفسیرپذیر ، سیستم های توصیه گر آموزشی ، تحلیل داده های یادگیری