هوش مصنوعی یک فناوری به سرعت در حال پیشرفت است که تأثیر قابل توجهی در صنایع مختلف گذاشته است و شامل توسعه ماشین‌های هوشمندی است که قادر به انجام وظایفی هستند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. هوش مصنوعی از مراقبت‌های بهداشتی گرفته تا امور مالی، پتانسیل خود را در ایجاد تحول در سیستم‌های سنتی ثابت کرده است. یکی از زمینه‌هایی که هوش مصنوعی در آن نویدبخش است، آموزش است. با استفاده از هوش مصنوعی در آموزش، سیستم آموزشی سنتی را می‌توان به روش‌های متعددی تغییر داد که منجر به افزایش تجارب یادگیری و نتایج بهتر برای دانش آموزان  میشود. در این مقاله بررسی می‌کنیم که چگونه استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند سیستم آموزش سنتی را متحول کند.

منظور از هوش مصنوعی در آموزش چیست؟

هوش مصنوعی در آموزش به کاربرد فناوری‌ها و تکنیک‌های هوش مصنوعی در حوزه آموزش اشاره دارد که شامل استفاده از ماشین‌ها و الگوریتم‌های هوشمند برای بهبود فرآیندهای آموزشی، یادگیری و اداری در موسسات آموزشی است. هدف هوش مصنوعی در آموزش بهبود نتایج آموزشی، افزایش کارایی و شخصی سازی تجربیات یادگیری برای دانش آموزان است. فناوری‌های هوش مصنوعی، مانند یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی، نقش مهمی در تغییر آموزش سنتی با هوش مصنوعی دارند

1. یادگیری ماشینی: یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که بر توسعه الگوریتم‌هایی تمرکز می‌کند که کامپیوترها را قادر می‌سازد بدون برنامه‌ریزی صریح یاد بگیرند و پیش‌بینی یا تصمیم گیری کنند. در آموزش، یادگیری ماشینی می‌تواند برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌های دانش آموزی، شناسایی الگوها و روندها، و ارائه توصیه‌های شخصی برای منابع یادگیری مورد استفاده قرار گیرد. همچنین می‌توان از آن برای ایجاد سیستم‌های آموزشی هوشمندی که با نیازهای فردی دانش‌آموزان سازگار است و بازخورد هدفمند ارائه می‌کند، استفاده کرد

2-  پردازش زبان طبیعی: NLP شامل تعامل بین رایانه و زبان انسان است که ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا زبان انسانی از جمله گفتار و متن را درک، تفسیر و تولید کنند. در آموزش، NLP  را می‌توان به روش‌های مختلفی به کار برد. برای مثال، می‌توان از آن برای توسعه ربات‌های چت یا دستیاران مجازی استفاده کرد که می‌توانند به سؤالات دانش آموزان پاسخ دهند، آنها را راهنمایی کنند و پشتیبان آنها در یادگیری باشند.همچنین می‌تواند برای تجزیه و تحلیل و ارزیابی تکالیف نوشتاری دانش‌آموزان، ارائه نمره‌دهی و بازخورد خودکار استفاده شود

3- توصیه محتوای هوشمند: فناوری‌ هوش مصنوعی می‌تواند مقادیر زیادی از محتوای آموزشی را تجزیه و تحلیل و توصیه‌های شخصی‌سازی شده را برای دانش‌آموزان ایجاد کند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، هوش مصنوعی می‌تواند سبک‌های یادگیری، ترجیحات و داده‌های عملکرد دانش‌آموزان را برای پیشنهاد منابع یادگیری مناسب و مرتبط ارزیابی کند. این امر به دانش‌آموزان کمک می‌کند تا به مطالبی دست یابند که با نیازها و علایق فردی آن‌ها مطابقت دارد و مشارکت و نتایج یادگیری آنها را افزایش می‌دهد.

4-  تجزیه و تحلیل پیشگویانه: هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های تاریخی و بلادرنگ را برای پیش بینی عملکرد دانش آموزان تجزیه و تحلیل کند، دانش آموزان در معرض خطر را شناسایی کرده و مداخلاتی را برای حمایت از پیشرفت آنها پیشنهاد کند. با تجزیه و تحلیل عواملی مانند حضور و غیاب، نمرات و الگوهای مشارکت، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند هشدارهای اولیه را برای چالش‌های احتمالی ارائه دهند و به مربیان اجازه دهند تا فعالانه مداخله کنند.

فواید بالقوه استفاده از هوش مصنوعی در ایجاد تحول در سیستم سنتی آموزش

هوش مصنوعی در آموزش مزایای متعددی را به همراه دارد و می‌تواند سیستم آموزشی سنتی را متحول کند. از جمله‌ی این مزایا میتوان به موارد زیر اشاره کرد:

1. یادگیری شخصی سازی شده: هوش مصنوعی می‌تواند تجربیات یادگیری شخصی‌سازی شده را با تجزیه و تحلیل داده‌های دانش‌آموزان و تطبیق محتوای آموزشی بر اساس آن فراهم کند و نقاط قوت، ضعف و سبک‌های یادگیری دانش‌آموزان را ارزیابی کند تا مواد آموزشی، سرعت و استراتژی‌ها را با نیازهای خاص آن‌ها تطبیق دهد. این امر باعث ترویج یادگیری مؤثرتر و جذاب تر می‌شود، زیرا دانش آموزان حمایت و محتوای هدفمندی را دریافت می‌کنند که با توانایی‌ها و علایق آنها همخوانی دارد

مثال: پلتفرم‌های یادگیری تطبیقی ​​مانند Knewton و DreamBox از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای ایجاد مسیرهای یادگیری شخصی سازی شده برای دانش آموزان بر اساس داده‌های عملکرد و پیشرفت آنها استفاده می‌کنند.

• ارزیابی‌های تطبیقی: هوش مصنوعی می‌تواند با ارائه ارزیابی‌های تطبیقی ​​که با سطح دانش و مهارت‌های دانش‌آموز منطبق است، فرآیند ارزیابی را متحول کند. این ارزیابی‌ها به صورت پویا میزان سختی و نوع سوالات را بر اساس پاسخ‌های دانش آموز تنظیم می‌کند و ارزیابی دقیق و جامع تری از درک آنها ارائه می‌دهد.      
  مثال: آزمون عمومی (GRE) از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تطبیق سطح دشواری سؤالات در حین پیشرفت آزمون استفاده می‌کند و ارزیابی دقیق تری از توانایی‌های دانش آموزان بدست می‌آورد.
• سیستم‌های آموزشی هوشمند: سیستم‌های آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند راهنمایی و پشتیبانی شخصی را برای دانش‌آموزان فراهم کنند و تجربه یک معلم انسانی را شبیه‌سازی کنند. این سیستم‌ها از فناوری‌های هوش مصنوعی مانند پردازش زبان طبیعی برای درک و پاسخ به سوالات دانش آموزان، ارائه توضیحات و ارائه بازخورد استفاده می‌کنند. آنها می‌توانند با سرعت و سبک یادگیری دانش آموز سازگار شوند و توصیه‌های هدفمند ارائه دهند.    
  مثال Carnegie Learning’s Cognitive Tutor یک سیستم آموزشی هوشمند است که از تکنیک‌های هوش مصنوعی برای ارائه آموزش‌های شخصی در ریاضیات، تطبیق با نیازهای هر دانش‌آموز و ارائه بازخورد در زمان واقعی استفاده می‌کند
• فرآیندهای اداری کارآمد: هوش مصنوعی می‌تواند وظایف اداری در آموزش را خودکار کند و در زمان و منابع برای مربیان و مدیران صرفه جویی کند. هوش مصنوعی می‌تواند وظایف معمولی مانند درجه بندی تکالیف، تولید گزارش‌ها و مدیریت سوابق دانش آموزان را انجام دهد و به مربیان اجازه می‌دهد بیشتر بر فعالیت‌های آموزشی و تعاملات شخصی با دانش آموزان تمرکز کنند.       
  مثال: Turnitin یک پلتفرم مبتنی بر هوش مصنوعی است که تشخیص سرقت ادبی را خودکار می‌کند و به مربیان کمک می‌کند کار دانش آموزان را به طور موثر ارزیابی و یکپارچگی تحصیلی را حفظ کنند.
• تصمیم گیری مبتنی بر داده: هوش مصنوعی مربیان و مدیران را قادر می‌سازد تا مقادیر زیادی از داده‌ها را در مورد عملکرد، مشارکت و رفتار دانش آموزان جمع آوری و تجزیه و تحلیل کنند. این داده‌ها می‌توانند به تصمیم‌گیری مبتنی بر شواهد کمک و امکان مداخلات و بهبودهای هدفمند را در هر دو سطح فردی و سیستمی فراهم کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند الگوها، روندها و زمینه‌های بهبود را شناسایی کنند و به مربیان کمک می‌کنند تا تصمیم‌های مبتنی بر داده‌ها را برای بهبود نتایج یادگیری بگیرند.       
  مثال:  مدارس دولتی ریو رانچو در نیومکزیکو از تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های دانش آموزان و شناسایی دانش آموزان در معرض خطر استفاده کرد که منجر به مداخلات هدفمند شد و به طور قابل توجهی نرخ فارغ التحصیلی را بهبود بخشید.

موارد بالا چند نمونه از مواردی  هستند که نشان می‌دهد چگونه هوش مصنوعی می‌تواند سیستم آموزشی سنتی را متحول کند و مزایای قابل توجهی به همراه داشته باشد. تجارب یادگیری شخصی، ارزیابی‌های تطبیقی، سیستم‌های آموزشی هوشمند، کارایی اداری، و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده که توسط هوش مصنوعی تسهیل می‌شود، می‌تواند آموزش و نتایج دانش‌آموز را بهبود بخشد و محیط یادگیری جذاب‌تر و مؤثرتری ایجاد کند.