تبیین پیامدهای اخلاقی و تربیتی شخصی سازی الگوریتمی آموزش برای عدالت آموزشی و هویت یادگیری دانش آموزان

شخصی سازی الگوریتمی آموزش یکی از تحولات مهم در محیط های یادگیری دیجیتال است که با استفاده از داده های مربوط به عملکرد، سرعت پیشرفت، الگوهای پاسخ گویی و تعاملات یادگیرندگان، می کوشد محتوا، فعالیت ها و بازخوردهای آموزشی را با ویژگی های هر دانش آموز متناسب سازد. این رویکرد از یک سو می تواند به کاهش برخی موانع یادگیری، شناسایی زودهنگام دشواری های آموزشی و فراهم کردن فرصت های متنوع یادگیری کمک کند؛ اما از سوی دیگر، پرسش های مهمی درباره عدالت آموزشی، حریم خصوصی، شفافیت تصمیم های الگوریتمی، استقلال یادگیرنده و شکل گیری هویت یادگیری دانش آموزان ایجاد می کند. مسئله اساسی آن است که آیا آموزش متناسب با داده های فردی الزاما به آموزش عادلانه تر منجر می شود یا ممکن است در صورت طراحی نامناسب، تفاوت های موجود میان دانش آموزان را تثبیت کند و فرصت های یادگیری آنان را به پیش بینی های محدود سامانه های هوشمند وابسته سازد.پژوهش حاضر با رویکرد کتابخانه ای تحلیلی، پیامدهای اخلاقی و تربیتی شخصی سازی الگوریتمی را در پیوند با عدالت آموزشی و هویت یادگیری بررسی می کند. در این چارچوب، شخصی سازی نه صرفا یک قابلیت فنی، بلکه نوعی سازوکار تصمیم گیری آموزشی در نظر گرفته می شود که می تواند بر آنچه دانش آموز می آموزد، چگونگی دسترسی او به فرصت های یادگیری و برداشتی که از توانایی ها و محدودیت های خود پیدا می کند، اثر بگذارد. تحلیل مفهومی منابع نشان می دهد که عدالت آموزشی را نمی توان تنها با یکسان سازی دسترسی به ابزارهای دیجیتال یا افزایش دقت پیش بینی های الگوریتمی سنجید؛ بلکه باید کیفیت فرصت های یادگیری، امکان اعتراض به تصمیم های ناعادلانه، توجه به تفاوت های فرهنگی و زبانی و حفظ حق دانش آموز برای تجربه مسیرهای متنوع یادگیری را نیز در نظر گرفت.یافته های تحلیلی مقاله، چهار حوزه اصلی پیامدهای شخصی سازی الگوریتمی را مشخص می کند: بازتولید یا کاهش نابرابری های آموزشی، تغییر رابطه میان خودپنداره تحصیلی و بازخوردهای ماشینی، محدودشدن یا تقویت استقلال یادگیرنده و دگرگونی نقش معلم در تفسیر داده های آموزشی. بر این اساس، چارچوبی مفهومی پیشنهاد می شود که عدالت داده ای، عدالت در فرصت های یادگیری، شفافیت الگوریتمی، عاملیت دانش آموز، میانجی گری تربیتی معلم و بازنگری مستمر در تصمیم های سامانه را به یکدیگر پیوند می دهد. نتیجه اصلی آن است که شخصی سازی الگوریتمی زمانی می تواند در خدمت آموزش عادلانه قرار گیرد که از طبقه بندی ثابت دانش آموزان فاصله بگیرد، تفاوت های فردی را به محدودیت های ازپیش تعیین شده تبدیل نکند و امکان رشد، انتخاب و بازتعریف هویت یادگیری را برای همه یادگیرندگان حفظ کند.