تحلیل تاثیر یادگیری شخصی سازی شده مبتنی بر هوش مصنوعی بر خودتنظیمی، انگیزش تحصیلی و ماندگاری آموخته های دانش آموزان

گسترش هوش مصنوعی و کاربرد روزافزون فناوری های هوشمند در نظام های آموزشی، فرصت های جدیدی برای بازنگری در روش های تدریس و یادگیری فراهم کرده است. یکی از رویکردهای مهم در این زمینه، یادگیری شخصی سازی شده مبتنی بر هوش مصنوعی است که با تحلیل عملکرد، نیازها و ویژگی های فردی دانش آموزان، امکان تنظیم محتوای آموزشی، فعالیت ها و بازخوردها را متناسب با شرایط هر یادگیرنده فراهم می کند. اهمیت این رویکرد از آنجا ناشی می شود که دانش آموزان از نظر توانایی های شناختی، پیش دانسته ها، سرعت یادگیری و میزان انگیزش تفاوت دارند و روش های یکسان آموزشی ممکن است نتوانند به طور کامل پاسخ گوی این تفاوت ها باشند. یادگیری شخصی سازی شده مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند با ارائه بازخوردهای متناسب، تنظیم سطح دشواری تمرین ها، شناسایی نقاط ضعف و پیشنهاد فعالیت های تکمیلی، از فرایند یادگیری حمایت کند. این امکانات ممکن است زمینه افزایش آگاهی دانش آموز از عملکرد خود، تقویت احساس شایستگی و بهبود فرصت های مرور و بازیابی اطلاعات را فراهم سازند. بااین حال، اثربخشی این رویکرد به کیفیت طراحی آموزشی، میزان مشارکت فعال دانش آموز، نقش هدایتگر معلم و تناسب ابزارهای هوشمند با اهداف درسی وابسته است. همچنین، رعایت حریم خصوصی، توجه به تفاوت های فردی و جلوگیری از وابستگی بیش از اندازه به فناوری از ملاحظات مهم در اجرای این شیوه آموزشی به شمار می روند. بنابراین، ظرفیت های یادگیری شخصی سازی شده باید در ارتباط با شرایط واقعی آموزش و ویژگی های یادگیرندگان بررسی شوند. یادگیری شخصی سازی شده مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند چارچوبی مناسب برای طراحی آموزش های انعطاف پذیرتر و متناسب با نیازهای دانش آموزان فراهم آورد؛ بااین حال، تعیین میزان تاثیر آن بر خودتنظیمی، انگیزش تحصیلی و ماندگاری آموخته ها به انجام پژوهش های تجربی و استفاده از ابزارهای معتبر سنجش نیاز دارد.

کلیدواژه ها:

یادگیری شخصی سازی شده ، هوش مصنوعی ، خودتنظیمی یادگیری ، انگیزش تحصیلی ، ماندگاری آموخته ها ، دانش آموزان