نقش هوش مصنوعی در ارتقای کیفیت یادگیری دانش‌آموزان ( شخصی سازی آموزش) و توانمند سازی معلمان

دسته بندی موضوعی : برنامه ریزی درسی و آموزشی

زبان : فارسی

نوع فایل : PDF

تعداد صفحات : 22

وضعیت : این مقاله توسط هیات داوران پایگاه ایران ژورنال داوری شده است
اولین همایش ملی و بین المللی هوش مصنوعی و آینده آموزش در جهان

نویسندگان :
مسعود زارعی کارشناسی ارشد مدیریت دولتی
زهرا صابونی کارشناسی الهیات و معارف اسلامی
علی زارعی دانشجوی کارشناسی
محمدامین زارعی دانش آموز علوم تجربی

ثبت شده توسط : ایران ژورنال

لینک مستقیم مقاله : https://iran-journals.com/doc/3148

چکیده فارسی :

در آغاز این مقاله، از دگرگونی شتابان نظام‌های آموزشی به واسطه ظهور هوش مصنوعی سخن و پرسش محوری این بود که هوش مصنوعی و ابزارهای یادگیری هوشمند چه نقشی در شخصی‌سازی آموزش و ارتقای کیفیت یادگیری دانش‌آموزان ایفا می‌کنند. اکنون در پایان این واکاوی، می‌توانیم با اطمینان بیشتری ادعا کنیم که ما نه در آستانه یک تحول، بلکه در میانه یک انقلاب پارادایمی در آموزش و پرورش قرار داریم؛ انقلابی که در آن الگوهای خطی، یکسان و جمعی یادگیری جای خود را به الگوهای غیرخطی، چندمسیره، پویا و عمیقاً شخصی‌شده می‌دهند. با این حال، این انقلاب همچون هر دگرگونی بنیادین دیگری، توأم با فرصت‌های بی‌سابقه و تهدیدهای جدی است و مسیر نهایی آن به جای الگوریتم‌ها، توسط اراده جمعی انسان‌ها – سیاست‌گذاران، معلمان، والدین، دانش‌آموزان و توسعه‌دهندگان فناوری – تعیین خواهد شد.
نخستین و آشکارترین یافته این مقاله این است که هوش مصنوعی توانسته است آرمان دیرینه شخصی‌سازی آموزش را از یک مفهوم کیفی و دست‌نیافتنی به یک قابلیت عملیاتی و مقیاس‌پذیر تبدیل کند. تحلیل ما نشان داد که برخلاف روش‌های سنتی تفکیک‌سازی که به تلاش طاقت‌فرسای معلم و قضاوت‌های تقریبی متکی بودند، سیستم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین قادرند با تحلیل لحظه‌ای هزاران نقطه داده از رفتار هر دانش‌آموز، یک «مدل فراگیر» منحصربه‌فرد بسازند. این مدل نه تنها شکاف‌های دانشی، بلکه سبک یادگیری، سرعت پردازش، الگوهای توجه، نوع بازخورد مؤثر، و حتی وضعیت‌های عاطفی را در بر می‌گیرد. نتیجه این شخصی‌سازی عمیق، فراتر رفتن از شاخص‌های سنتی کیفیت (مانند نمره و محفوظات کوتاه‌مدت) و دستیابی به ابعاد کیفی جدیدی نظیر عمق درگیری شناختی، نرخ ماندگاری بلندمدت، و خودتنظیمی در یادگیری است. ما شواهد تجربی متعددی از پلتفرم‌های موفق ارائه کردیم – از ALEKS در ریاضیات گرفته تا Duolingo Max در آموزش زبان – که نشان می‌دهند دانش‌آموزانی که در محیط‌های یادگیری تطبیقی هوشمند قرار گرفته‌اند، نه تنها نمرات بهتری کسب می‌کنند، بلکه نگرش مثبت‌تری نسبت به یادگیری، انگیزه درونی بالاتر، و مهارت‌های فراشناختی قوی‌تری از خود نشان می‌دهند.

کلمات کلیدی فارسی :
هوش مصنوعی ، یادگیری هوشمند ، شخصی سازی ، آموزش ، دانش آموزان