استفاده از هوش مصنوعی در ساخت آزمون های تشخیصی برای شناسایی نقاط ضعف درسی

تحول نظام های آموزشی در عصر حاضر پیوندی ناگسستنی با فناوری های نوظهور و هوشمند یافته است، به گونه ای که طراحی و اجرای روش های سنجش دقیق، نقشی بنیادین در هدایت فرایند یاددهی و یادگیری ایفا می کند. آزمون های تشخیصی سنتی به دلیل محدودیت های زمانی، سوگیری های احتمالی در تحلیل داده ها و تمرکز صرف بر نمره دهی نهایی، غالبا از ارائه بازخوردهای عمیق و به موقع درباره ریشه های مفهومی بدفهمی های دانش آموزان ناتوان هستند. پژوهش حاضر با هدف تبیین و تحلیل ظرفیت های هوش مصنوعی در فرایند طراحی، تدوین و اجرای آزمون های تشخیصی به منظور شناسایی دقیق نقاط ضعف درسی به نگارش درآمده است. در این بررسی، کارکرد الگوریتم های یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و آزمون های سازگار رایانه ای در تحلیل الگوهای خطای فراگیران و ترسیم نقشه های مفهومی دانش مورد واکاوی قرار می گیرد. نتایج نشان می دهد که به کارگیری ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی نه تنها سرعت و دقت سنجش تکوینی را به میزان چشمگیری ارتقا می دهد، بلکه با تحلیل پاسخ های تشریحی و رفتارهای یادگیری، به معلمان امکان می دهد برنامه های درمانی آموزشی را دقیقا منطبق بر نیازهای منحصربه فرد هر دانش آموز سازمان دهی کنند. علاوه بر این، استقرار این نظام های ارزیابی هوشمند به کاهش شکاف های یادگیری، افزایش عدالت آموزشی از طریق تحلیل شخصی سازی شده و بهبود تصمیم گیری های آموزشی در سطح مدارس کمک شایانی می نماید. در نهایت، ملاحظاتی چون لزوم نظارت پداگوژیک بر برون دادهای ماشینی و حفظ اخلاق آموزشی در استفاده از داده های یادگیرندگان مورد تاکید قرار گرفته است.کلیدواژه ها: هوش مصنوعی در آموزش، آزمون های تشخیصی، شناسایی نقاط ضعف درسی، سنجش سازگار، یادگیری شخصی سازی شده، تحلیل خطای یادگیرنده