سیستم های توصیه گر هوش مصنوعی در آموزش: چگونه می توان دانش آموزان را به مسیرهای تحصیلی متناسب با استعدادهایشان هدایت کرد؟

تحولات فناوری و توسعه هوش مصنوعی (AI) فرصت های جدیدی را در حوزه آموزش ایجاد کرده است. یکی از مهم ترین کاربردهای این فناوری، استفاده از سیستم های توصیه گر هوش مصنوعی برای هدایت دانش آموزان به مسیرهای تحصیلی متناسب با استعدادها، علاقه ها و توانایی هایشان است. این سیستم ها با تحلیل داده های آموزشی، الگوهای یادگیری، نتایج آزمون ها و رفتارهای دانش آموزان، پیشنهادهایی شخصی سازی شده ارائه می دهند که می تواند به بهبود تصمیم گیری تحصیلی و حرفه ای کمک کند.این مقاله به بررسی نحوه عملکرد سیستم های توصیه گر در آموزش پرداخته و مولفه های کلیدی آن ها، مزایا و چالش های اجرایی را تحلیل می کند. سیستم های توصیه گر در آموزش معمولا بر سه نوع مدل اصلی مبتنی هستند: مدل های مبتنی بر محتوا که براساس دروس و مهارت های مورد علاقه ی دانش آموزان توصیه هایی ارائه می دهند؛ مدل های مبتنی بر همکاری که از داده های سایر دانش آموزان با علایق مشابه برای پیشنهاد مسیرهای تحصیلی استفاده می کنند؛ و مدل های ترکیبی که از هر دو روش برای افزایش دقت پیشنهادها بهره می برند.از جمله مزایای استفاده از این سیستم ها می توان به شخصی سازی فرایند یادگیری، افزایش دقت در هدایت تحصیلی، بهینه سازی انتخاب رشته، کاهش افت تحصیلی و کمک به کشف استعدادهای پنهان اشاره کرد. بااین حال، چالش هایی مانند حفظ حریم خصوصی دانش آموزان، خطر سوگیری الگوریتمی، نیاز به داده های دقیق و مقاومت معلمان و والدین در برابر فناوری های جدید نیز مطرح است که در این مقاله مورد بررسی قرار می گیرد.نتایج پژوهش نشان می دهد که برای اجرای موفق این سیستم ها، ترکیب بینش انسانی با الگوریتم های هوشمند، شفافیت در توصیه ها، و توسعه سیاست های اخلاقی در استفاده از داده های دانش آموزان ضروری است. در نهایت، این مقاله پیشنهاد می کند که سیاست گذاران آموزشی و توسعه دهندگان فناوری باید رویکردی متعادل برای بهره گیری از سیستم های توصیه گر در آموزش اتخاذ کنند تا از قابلیت های هوش مصنوعی در جهت توانمندسازی دانش آموزان استفاده شود.

سیستم های توصیه گر هوش مصنوعی در آموزش: چگونه می توان دانش آموزان را به مسیرهای تحصیلی متناسب با استعدادهایشان هدایت کرد؟ Keywords:

سیستم های توصیه گر , هوش مصنوعی در آموزش , هدایت تحصیلی , یادگیری شخصی سازی شده , تحلیل داده های آموزشی , استعدادهای دانش آموزان