تعاملات چند وجهی در محیط‌های یادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی تطبیقی: از نظریه تا کاربرد‌

با پیشرفت فناوری‌های دیجیتال، به‌ویژه هوش مصنوعی، آموزش به‌تدریج به سمت محیط‌های یادگیری هوشمند و انطباق‌پذیر حرکت می‌کند، جایی که تعاملات چندوجهی نقشی کلیدی در ارتقای کیفیت یادگیری دارند. این پژوهش باهدف کاوش ابعاد نظری و کاربردی ارتباط‌های چندکاناله در سیستم‌های یادگیری فردمحور مبتنی بر هوش مصنوعی، بر تقویت شخصی‌سازی و اثربخشی آموزشی تمرکز دارد. برای این منظور، با بهره‌گیری از روش مرور روایتی و تحلیل متنی، 11 مقاله از میان 50 منبع علمی (1991-2024) بررسی شدند. این منابع از پایگاه‌های داده معتبر scopus، web of science و sciencedirect بازیابی شده و بر اساس تناسب موضوعی، اعتبار علمی و به‌روز بودن انتخاب شدند. نتایج پژوهش حاکی از آن است که تعاملات چندوجهی، با بهره‌مندی از کانال‌های متنوع ارتباطی مانند گفتار، ژست‌ها و نشانه‌های عاطفی، درک یادگیرندگان را به شکل چشمگیری بهبود بخشیده و انگیزه و مشارکت فعال آن‌ها را تقویت می‌کنند. در این راستا، هوش مصنوعی تطبیقی با تحلیل لحظه‌ای داده‌های دریافتی، مسیرهای یادگیری شخصی‌سازی‌شده‌ای طراحی می‌کند که به بهبود انگیزه و عملکرد تحصیلی منجر می‌شود. باوجود این، موانعی نظیر هزینه‌های گزاف، پیچیدگی‌های فنی و نگرانی‌های اخلاقی، پیشرفت این حوزه را محدود می‌کنند. این مطالعه بر ضرورت تعاملات چندوجهی برای آموزش تعاملی آینده‌محور تاکید دارد، اما تحقق این هدف نیازمند پیشرفت‌های فناورانه و شفافیت در چارچوب‌های اخلاقی است. یافته‌های این پژوهش راهگشای طراحی پلتفرم‌های آموزشی هوشمند و تدوین سیاست‌های حمایتی، به‌ویژه برای اقشار محروم، خواهند بود.