بازآفرینی یادگیری: نقش هوش مصنوعی در خلق محیط های یادگیری تطبیقی و فردمحور

هدف از این پژوهش، بررسی تحلیلی نقش هوش مصنوعی در بازآفرینی یادگیری از طریق خلق محیط‌های یادگیری تطبیقی و فردمحور بود. این مطالعه با استفاده از رویکرد کیفی و تحلیلی، تاثیر هوش مصنوعی بر شخصی‌سازی مسیر یادگیری و ارتقای اثربخشی آموزش را مورد بررسی قرار می‌دهد. برای دستیابی به این هدف، از روش مرور نظام‌مند منابع علمی استفاده شد. ابتدا منابع علمی معتبر، شامل مقالات پژوهشی، کتاب‌ها و گزارش‌های تخصصی با استفاده از نمونه‌گیری هدفمند و بر اساس معیارهایی نظیر تازگی، ارتباط موضوعی، و اعتبار علمی انتخاب شدند. سپس داده‌ها با استفاده از تحلیل محتوای کیفی با رویکرد استقرایی تحلیل شدند و فرایند تحلیل شامل سه مرحله کدگذاری باز، محوری و گزینشی بود که در آن مضامین کلیدی مرتبط با مزایا، چالش‌ها و کاربردهای هوش مصنوعی در آموزش شناسایی شد.بر اساس یافته های به دست آمده، پژوهش حاضر شامل چهار بخش است: بخش نخست به ارائه چارچوب نظری پژوهش بر اساس نظریه‌های روان‌شناختی (مانند نظریه خودتعیین‌گری و یادگیری خودتنظیم) و مدل‌های یادگیری تطبیقی می‌پردازد. بخش دوم، روش‌های شخصی‌سازی یادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی را مرور کرده و نشان می‌دهد که الگوریتم‌های یادگیری ماشینی با تحلیل داده‌های رفتاری، محتوای آموزشی را بر اساس نیازهای فردی فراگیران تطبیق می‌دهند. بخش سوم و چهارم به بررسی مزایا و چالش‌های این فناوری اختصاص دارد. نتایج تحلیل نشان می‌دهد که هوش مصنوعی می‌تواند با ارائه بازخورد فوری، تقویت خودتنظیمی، و کاهش بار شناختی، انگیزه و عملکرد یادگیری را بهبود بخشد. با این حال، چالش‌هایی مانند مسائل اخلاقی، حریم خصوصی و وابستگی بیش از حد به فناوری، نیازمند توجه ویژه هستند. این پژوهش، با ارائه چارچوبی مفهومی مبتنی بر یافته‌های کیفی، بر ضرورت تلفیق هوش مصنوعی در محیط‌های آموزشی برای ارتقای کیفیت یادگیری تاکید می‌کند.