کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بازطراحی روش‌های تدریس زیست‌شناسی

این مقاله با انجام یک مرور سیستماتیک، کاربرد هوش مصنوعی (ai) و یادگیری ماشین (ml) در بازطراحی روش‌های تدریس زیست‌شناسی در ایران را بررسی می‌کند. چالش‌های اصلی شناسایی‌شده شامل کمبود امکانات آزمایشگاهی در مناطق محروم، آموزش ناکافی معلمان در روش‌های مدرن، برنامه درسی بیش از حد متکی به حفظیات و ناسازگاری پلتفرم‌های جهانی (برای مثال، لبستر) با سرفصل‌های درسی ایران است. یافته‌ها نشان می‌دهد راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، مانند آزمایشگاه‌های مجازی، شبیه‌سازی‌های سه‌بعدی و سیستم‌های یادگیری تطبیقی، می‌توانند مشارکت دانش‌آموزان را افزایش داده و درک مفاهیم پیچیده را تا 91 درصد بهبود بخشند. با این حال، موفقیت این فناوری‌ها منوط به بومی‌سازی آن‌هاست. پیشنهادهای کلیدی شامل طراحی پلتفرم‌های آموزشی بومی (مانند «زیست‌هوشمند»)، آموزش معلمان در فناوری‌های نوین، توسعه زیرساخت‌های آفلاین/آنلاین، و رعایت ملاحظات اخلاقی از جمله شفافیت الگوریتمی و حفظ حریم خصوصی داده‌های دانش‌آموز است. همچنین، ادغام موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی در آموزش زیست‌شناسی نیازمند همکاری و تلاش‌های مشترک بین نهادهای آموزشی، توسعه‌دهندگان فناوری، و سیاست‌گذاران برای کاهش شکاف بین چارچوب‌های نظری و اجرای عملی است. این مطالعه بر ضرورت انجام پژوهش‌های میدانی تجربی برای ارزیابی اثربخشی راه‌حل‌های پیشنهادی در محیط‌های واقعی و بهینه‌سازی همسویی آن‌ها با زمینه اجتماعی-آموزشی ایران تاکید می‌کند.