بررسی کاربرد هوش مصنوعی در آموزش، یادگیری، ارزیابی، بازخورد و مشاوره تحصیلی با پیشنهاد یک سیستم یکپارچه

در دهه‌های اخیر، تغییرات سریع در زمینه آموزش و فناوری ضرورت طراحی سیستمی یکپارچه برای آموزش، یادگیری، ارزیابی، بازخورد و مشاوره تحصیلی را نمایان کرده است. هوش مصنوعی با قابلیت‌هایی نظیر پردازش زبان طبیعی، شخصی‌سازی، خودکارسازی، عینی گرایی و تحلیل داده‌ها، می‌تواند به بهبود فرایند یادگیری و ارزیابی کمک کند. این مقاله با روش مروری به بررسی نقش هوش مصنوعی در تحول سیستم‌های آموزشی و ارائه پیشنهادات برای استفاده موثر از این فناوری در مشاوره تحصیلی می‌پردازد. یافته‌ها نشان می‌دهند که هوش مصنوعی با ارائه استراتژی‌های یادگیری و ارزیابی‌های عینی و شخصی‌سازی‌شده و همچنین سیستمهای توصیه گر، موجب افزایش انگیزه، بهبود خودکارآمدی، خودمدیریتی، یادگیری عمیق و خودتنظیمی و کیفیت نرم افزارهای بازخوردی شده است، بنابرابن منجر به پیشرفت آموزش و تحصیل میشود. در خاتمه، راهکارهایی برای مقابله با چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از هوش مصنوعی، ارائه شد وپیشنهاد طراحی و ساخت سیستمی یکپارچه جهت آموزش، یادگیری، ارزیابی، بازخورد و ارائه مشاوره تحصیلی مطرح گردید.

investigating the application of artificial intelligence in teaching, learning, assessment, feedback, and academic counseling by proposing an integrated system

in recent decades, rapid changes in education and technology have highlighted the necessity of designing an integrated system for teaching, learning, assessment, feedback, and educational counseling. artificial intelligence, with capabilities such as natural language processing, personalization, automation, objectivity, and data analysis, can aid in improving the learning and assessment processes. this article employs a review method to examine the role of artificial intelligence in transforming educational systems and to provide suggestions for effective utilization of this technology in educational counseling. the findings indicate that artificial intelligence, by offering learning strategies and objective, personalized assessments, as well as recommendation systems, enhances motivation, improves self-efficacy, self-management, deep learning, self-regulation, and the quality of feedback software, thereby contributing to the advancement of education and learning.