| کلاسهای چندپایه در عصر هوش مصنوعی واکاوی نظاممند فرصتهای شخصیسازی آموزش و چالشهای عدالت دیجیتال |
| کد مقاله : 1461-MGE7 |
| نویسندگان |
|
محمد جواد سرابی *، پویا سمندری، محمد آرین سعیدیانی پور دانشجو معلم پردیس شهید رجایی |
| چکیده مقاله |
| این پژوهش با هدف واکاوی نظاممند فرصتها و چالشهای کاربرد هوش مصنوعی در کلاسهای چندپایه، با تمرکز ویژه بر شخصیسازی آموزش و الزامات عدالت دیجیتال انجام شد. اهمیت این موضوع از آنجا ناشی میشود که کلاسهای چندپایه بهدلیل تنوع بالای سطح یادگیری و محدودیت منابع انسانی، بیش از سایر محیطهای آموزشی به فناوریهای هوشمند نیازمندند و در عین حال آسیبپذیری بیشتری در برابر نابرابری دیجیتال دارند. در این راستا، مطالعه حاضر از روش مرور نظاممند ادبیات بهره برد و مجموعهای از مقالات علمی، گزارشهای پژوهشی و اسناد سیاستی بینالمللی از پایگاههای اطلاعاتی معتبر شامل ERIC، Scopus و Web of Science استخراج شد. معیارهای ورود شامل پژوهشهای مرتبط با هوش مصنوعی در آموزش، سیستمهای یادگیری تطبیقی، عدالت دیجیتال، آموزش روستایی و محیطهای چندپایه بود. تحلیل دادهها با استفاده از تحلیل مضمون و چارچوببندی نظری صورت گرفت. یافتهها نشان داد که سیستمهای یادگیری تطبیقی، دستیارهای هوشمند آموزشی، سیستمهای توصیهگر محتوا و روشهای ارزشیابی مبتنی بر تحلیل داده، میتوانند فرصتهای چشمگیری برای شخصیسازی یادگیری، بهینهسازی فرایند تدریس و کاهش بار تصمیمگیری معلمان فراهم کنند. همچنین، شواهد بیانگر آن است که فناوریهای هوشمند میتوانند به شناسایی دقیقتر نیازهای یادگیری، پشتیبانی از مدیریت کلاسهای ناهمگون و ارتقای خودتنظیمی دانشآموزان کمک کنند. با اینحال، چالشهای عدالت دیجیتال—از جمله دسترسی نابرابر به زیرساختهای ارتباطی، شکاف مهارتهای فناورانه در میان معلمان و دانشآموزان، هزینههای بالای استقرار سامانههای هوش مصنوعی، و دغدغههای مربوط به حریم خصوصی، امنیت داده و پیامدهای اخلاقی—موانعی جدی در مسیر بهرهگیری مؤثر از این فناوریها هستند. نتیجهگیری کلی پژوهش آن است که استفاده مسئولانه و موفق از هوش مصنوعی در کلاسهای چندپایه مستلزم رویکردی چندبعدی، عادلانه و مبتنی بر شواهد است که شامل تقویت زیرساختها، توانمندسازی حرفهای معلمان، تدوین سیاستهای اخلاقی شفاف و تضمین حفاظت از حقوق دانشآموزان میشود. |
| کلیدواژه ها |
| هوش مصنوعی، آموزش، کلاسهای چندپایه، شخصیسازی یادگیری، عدالت دیجیتال، یادگیری تطبیقی |
| وضعیت: پذیرفته شده برای ارسال فایل های ارائه پوستر |
