تحلیل فراشناختی کاربرد الگوریتم های هوش مصنوعی در بهینه سازی مسیرهای یادگیری انطباقی

در دهه ی اخیر، بهره گیری از الگوریتم های هوش مصنوعی در حوزه ی آموزش و یادگیری شخصی سازی شده، تحولی بنیادین در طراحی مسیرهای یادگیری انطباقی ایجاد کرده است. هدف این پژوهش، تحلیل فراشناختی شیوه های به کارگیری الگوریتم های هوش مصنوعی برای بهینه سازی مسیر یادگیری است؛ به گونه ای که سامانه های آموزشی بتوانند با شناخت الگوهای رفتاری و شناختی فراگیران، تصمیم گیری های دقیق تری در تخصیص محتوا، ترتیب فعالیت ها و ارزیابی عملکرد انجام دهند. در این راستا، انواع الگوریتم های یادگیری ماشین، شبکه های عصبی و مدل های تقویت یادگیری بررسی شده و نقش مولفه های فراشناختی همچون آگاهی یادگیرنده از روند تفکر و خودتنظیمی شناختی تحلیل می شود. نتایج تحلیل نشان می دهد که ترکیب بینش های فراشناختی با توان یادگیری خودکار هوش مصنوعی، می تواند سازوکارهای هوشمند تصمیم گیری آموزشی را بهبود داده و مسیر یادگیری انطباقی را به سطحی بالاتر از کارایی و شخصی سازی ارتقا دهد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری انطباقی ، فراشناخت ، بهینه سازی مسیر یادگیری ، الگوریتم های یادگیری ماشین