نسل زِد - یادگیری مدرن

شکل دادن به آینده یادگیری
نقش هوش مصنوعی در آموزش ۴.۰
گزارش بینشی آوریل ۲۰۲۴
تهیه شده در مجمع جهانی اقتصاد
(بخش دوازدهم)

۲.۴ شخصی‌سازی محتوا و تجارب یادگیری

مطالعه‌ای توسط بنجامین بلوم، روانشناس آموزشی، نشان داد که ترکیب آموزش خصوصی یک به یک همراه با آزمون‌های منظم و بازخورد منجر به عملکرد دانش‌آموزانی شد که دو انحراف معیار - حدود ۹۸٪ - بالاتر از دانش‌آموزانی بود که آموزش استاندارد کلاسی دریافت می‌کنند. تحقیق نتیجه گرفت که:

"تفاوت بزرگی در دستاوردهای شناختی، نگرش‌ها و خودپنداره تحصیلی دانش‌آموزان تحت آموزش خصوصی در مقایسه با روش آموزش گروهی وجود دارد."

ارائه آموزش خصوصی به طور چشمگیری توزیع دستاوردهای آموزشی در کلاس را تغییر داد. یک مطالعه اخیرتر توسط محققان دانشگاه استنفورد نشان داد که حتی مداخلات آموزشی کوتاه، به اندازه ۱۰ دقیقه در روز، منجر به بهبود قابل توجه در مهارت‌های سواد دانش‌آموزان جوان می‌شود.

با این حال، مقیاس‌پذیری روش آموزش خصوصی حتی در پیشرفته‌ترین اقتصادها پرهزینه و ناکارآمد است. این امر نیازمند تغییر قابل توجهی در نسبت معلم به دانش‌آموز است که با توجه به کمبود جهانی معلمان، غیرواقع‌بینانه است. در حالی که آموزش خصوصی برای تأثیرش بر عملکرد دانش‌آموز به خوبی شناخته شده است، و پیش‌بینی می‌شود بازار جهانی آموزش خصوصی از ۵۷.۹۲ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۳ به ۱۰۵.۹۸ میلیارد دلار تا سال ۲۰۳۰ رشد کند، دسترسی عموماً محدود به کسانی است که توانایی مالی آن را دارند، که نابرابری‌ها در نتایج یادگیری را تشدید می‌کند.

از زمان ظهور رایانه‌های شخصی و دیجیتالی‌سازی، علاقه فزاینده‌ای به استفاده از فناوری برای تسریع یادگیری شخصی‌سازی شده وجود داشته است. مطالعه‌ای که بین سال‌های ۲۰۰۷ و ۲۰۲۰ انجام شد نشان داد که یادگیری شخصی‌سازی شده مبتنی بر فناوری تأثیر مثبت قابل توجهی بر نتایج یادگیری داشته است. در حالی که فناوری تاکنون نتوانسته است مزایای آموزش خصوصی یک به یک را کاملاً تکرار کند،

پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی قادر به تحلیل و یادگیری از مجموعه‌های داده بزرگ هستند و محتوای یادگیری، تجربیات و بازخورد بلادرنگ شخصی‌سازی شده ارائه می‌دهند، بسیار شبیه به آنچه یک معلم خصوصی انجام می‌دهد.

الگوریتم‌ها نه تنها می‌توانند محتوا را سفارشی کنند بلکه می‌توانند سرعت، سختی و سبک یادگیری را نیز بر اساس عملکرد، رفتار و ترجیحات یادگیرنده تنظیم کنند.

بر اساس الگوهای داده، هوش مصنوعی می‌تواند چالش‌های یادگیری را پیش‌بینی کند، شکاف‌ها را شناسایی کند و با تحلیل داده‌های روند و تاریخچه یادگیری، ترجیحات و عملکرد دانش‌آموزان، مسیرهای یادگیری شخصی‌سازی شده ایجاد کند.

هوش مصنوعی می‌تواند موادی را ارائه دهد که با نقاط قوت، ضعف و سطح دانش دانش‌آموزان متناسب باشد و با اهداف یادگیری همسو باشد، و از این طریق مرتبط بودن محتوای آموزشی را برای هر یادگیرنده افزایش دهد.

با این حال، این ابزارهای جدید زمانی بهترین کارایی را دارند که با فرآیندهای دقیق آزمایش توسط معلمان در شخصی‌سازی پشتیبانی، تطبیق مواد آموزشی و یادگیری از نظر فرهنگی مرتبط، و ارائه ترجمه فوری برای تطبیق محتوا با نیازهای یادگیرنده همراه باشند. مرتبط بودن مواد و مثال‌ها برای ایجاد یک محیط یادگیری جذاب، قابل درک و کاربردی برای یادگیرندگان ضروری است - و ابزارهای هوش مصنوعی، همراه با معلمان، می‌توانند مثال‌ها و مفاهیم را با علایق، تجربیات زندگی و پیشینه هر دانش‌آموز مرتبط سازند.

در نهایت، هوش مصنوعی همچنین می‌تواند مواد را در قالب‌های مختلف برای پاسخگویی به نیازهای مختلف بصری، شنیداری و فیزیکی ارائه دهد.

رابط‌های قابل سفارشی‌سازی و فناوری‌های انطباقی به ویژه برای دانش‌آموزان مبتلا به اختلالات عصبی و افراد دارای توانایی‌های فیزیکی متفاوت ارزشمند هستند.

برای مثال، از طریق فناوری هوش مصنوعی، درس‌های کلاسی می‌توانند برای دانش‌آموزان دارای اختلالات شنوایی زیرنویس شوند و به آنها اجازه دهند به هر کلاسی دسترسی داشته باشند،

به جای اتکا به در دسترس بودن مترجمان زبان اشاره انسانی؛ این به معلمان و یادگیرندگان کمک می‌کند تا سریع‌تر و شخصی‌تر ارتباط برقرار کنند.

@Modern_Learning_for_GenZ

👍1

344 viewsedited 20:35