مروری بر برخی کاربردهای هوش مصنوعی در بهبود یادگیری در آموزش شیمی

هوش مصنوعی در سال‌های اخیر به عنوان یکی از موضوعات محبوب با کاربردهای مختلف در زمینه‌های آموزشی ظهور کرده‌ است. پژوهش حاضر، هوش مصنوعی و کاربرد آن در زمینه‌های مختلف آموزش شیمی را مورد تحلیل و بررسی قرار داده است. در این پژوهش که با روش مطالعه کتابخانه‌ای انجام شده است مقالات مرتبط با این موضوع گردآوری، دسته بندی و بررسی شده است. نتیجه مطالعه نشان می دهد که ظهور هوش مصنوعی، طیف گسترده‌ای از تاثیرات را بر آموزش و بر نتایج یادگیری دروس مختلف از جمله شیمی داشته است و ظرفیتی بزرگ برای رساندن آموزش و پرورش و دانش آموزان و خانواده‌هایشان به اهداف آموزشی و پرورشی مشترک می باشد. در حالی که فرصت‌های زیادی برای هوش مصنوعی در آموزش وجود دارد، محدودیت و چالش های مهمی نیز در منابع شناسایی شده است. یکی از محدودیت‌های اصلی، وابستگی به داده‌های از پیش موجود است که به دست آوردن آن در زمینه آموزش شیمی می‌تواند دشوار باشد و همچنین مشکلاتی در مورد سوگیری‌ها در مدل‌های هوش مصنوعی و نگرانی‌هایی در مورد حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها وجود دارد. لذا بسیار مهم است که فرهنگ و دانش نحوه رو به رو شدن و استفاده بهینه و صحیح از این فناوری باید در استفاده کنندگان و مخاطبان آن وجود داشته باشد.

a review of some applications of artificial intelligence in improving learning in chemistry education

artificial intelligence (ai) has emerged as a prominent topic with diverse applications in thefield of education in recent years. the present study analyzes and investigates theapplications of ai across various educational domains. this research, conducted through alibrary-based (literature review) method, involved the collection, categorization, andanalysis of relevant academic articles. the findings indicate that the emergence of ai hasexerted a broad and significant impact on education, influencing learning outcomes acrossdifferent disciplines, including science and chemistry. ai demonstrates substantial potentialto enhance the educational system and promote alignment among students, educators, andfamilies toward shared educational goals. despite these opportunities, the literature alsohighlights several critical challenges and limitations. one major limitation lies in thedependence of ai models on pre-existing datasets, which are often difficult to obtain—particularly in specialized fields such as chemistry education. additional challenges includealgorithmic bias, as well as concerns regarding data privacy and protection. therefore,fostering appropriate cultural understanding and knowledge regarding the optimal andethical use of ai technologies is essential among all users and stakeholders in theeducational context