سیویلیکا را در شبکه های اجتماعی دنبال نمایید.

پتانسیل یادگیری تقویتی در بهبود سیستم های آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی

Publish Year: 1403
Type: Conference paper
Language: Persian
View: 140

This Paper With 7 Page And PDF Format Ready To Download

Export:

Link to this Paper:

Document National Code:

EDPNU01_1973

Index date: 19 January 2025

پتانسیل یادگیری تقویتی در بهبود سیستم های آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی abstract

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) به عنوان یکی از شاخه های مهم یادگیری ماشین، در سال های اخیر توجه زیادی در حوزه های مختلف از جمله سیستم های هوش مصنوعی پیدا کرده است. این مقاله به بررسی پتانسیل یادگیری تقویتی در بهبود سیستم های آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی می پردازد و نشان می دهد که چگونه این تکنیک می تواند به ارتقاء فرآیندهای آموزشی کمک کند.سیستم های آموزشی هوش مصنوعی به طور کلی برای بهبود فرایند یادگیری از داده ها و تعاملات دانش آموزان استفاده می کنند. اما یکی از چالش های اصلی این سیستم ها، توانایی ارائه بازخورد موثر و به موقع به فراگیران است. یادگیری تقویتی می تواند با شبیه سازی محیط های یادگیری تعاملی، فرآیند یادگیری را در این سیستم ها بهبود دهد. در این روش، عامل یادگیرنده به طور مداوم از عملکرد خود در محیط آموزشی بازخورد می گیرد و تلاش می کند تا با انجام اقداماتی که بالاترین پاداش را در بر دارد، به نتایج بهینه دست یابد.پتانسیل یادگیری تقویتی در بهبود سیستم های آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی به ویژه در زمینه های شخصی سازی یادگیری و ارزیابی دقیق تر عملکرد فراگیران مشهود است. در این راستا، یادگیری تقویتی می تواند به سیستم ها این امکان را بدهد که نیازهای آموزشی هر فرد را شبیه سازی کرده و با توجه به عملکرد و ویژگی های خاص هر دانش آموز، مسیر یادگیری منحصر به فردی را برای او ایجاد کنند. به طور مثال، در سیستم های آموزش آنلاین، این الگوریتم ها می توانند به طور پویا محتوای آموزشی و تمرین ها را به منظور تقویت نقاط ضعف و بهره برداری از نقاط قوت دانش آموز تنظیم کنند.همچنین، استفاده از یادگیری تقویتی می تواند در بهبود تعاملات بین معلمان و دانش آموزان در محیط های آموزش مجازی موثر باشد. این تکنیک به سیستم های هوش مصنوعی این امکان را می دهد که بازخوردهای فوری و دقیق تری را برای هدایت فراگیران به سمت مسیرهای یادگیری بهینه فراهم کنند.نتیجه گیری این مقاله حاکی از آن است که یادگیری تقویتی می تواند به طور قابل توجهی به بهبود سیستم های آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی کمک کرده و راهکارهای نوینی را برای شخصی سازی یادگیری و تعاملات آموزشی ایجاد کند. این رویکرد، آینده ای روشن برای آموزش های هوش مصنوعی در مقیاس جهانی به وجود می آورد.

پتانسیل یادگیری تقویتی در بهبود سیستم های آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی Keywords:

پتانسیل یادگیری تقویتی در بهبود سیستم های آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی authors

پریسا قربانی

کارشناسی ارشدعلوم تربیتی برنامه ریزی درسی دانشگاه اسلامی آزاد شهر

مقاله فارسی "پتانسیل یادگیری تقویتی در بهبود سیستم های آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی" توسط پریسا قربانی، کارشناسی ارشدعلوم تربیتی برنامه ریزی درسی دانشگاه اسلامی آزاد شهر نوشته شده و در سال 1403 پس از تایید کمیته علمی اولین همایش ملی نگرش های نوین در مسائل آموزش و پرورش پذیرفته شده است. کلمات کلیدی استفاده شده در این مقاله پتانسیل، یادگیری تقویتی ، سیستم های آموزشی ، هوش مصنوعی هستند. این مقاله در تاریخ 30 دی 1403 توسط سیویلیکا نمایه سازی و منتشر شده است و تاکنون 140 بار صفحه این مقاله مشاهده شده است. در چکیده این مقاله اشاره شده است که یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) به عنوان یکی از شاخه های مهم یادگیری ماشین، در سال های اخیر توجه زیادی در حوزه های مختلف از جمله سیستم های هوش مصنوعی پیدا کرده است. این مقاله به بررسی پتانسیل یادگیری تقویتی در بهبود سیستم های آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی می پردازد و نشان می دهد که چگونه این تکنیک می تواند ... . برای دانلود فایل کامل مقاله پتانسیل یادگیری تقویتی در بهبود سیستم های آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی با 7 صفحه به فرمت PDF، میتوانید از طریق بخش "دانلود فایل کامل" اقدام نمایید.