یادگیری تلفیقی با هوش مصنوعی
مقدمه
طبق پژوهش ماچی و همکاران (۲۰۲۱)، هوش مصنوعی به‌عنوان الگوریتم‌ها و فنون نرم‌افزاری برای بهبود کیفیت یادگیری اهمیت بسیاری دارد. این فناوری شامل فعال‌کردن رایانه‌ها و ماشین‌ها برای تقلید از ادراک انسانی، مانند یادگیری تلفیقی با استفاده از فنون هوش مصنوعی و فرایندهای تصمیم‌گیری است. یادگیری تلفیقی به‌عنوان یکی از روش‌های آموزشی پیشرفته، آموزش الکترونیکی و چهره‌به‌چهره را با فناوری‌های روز ترکیب می‌کند و به دلیل ارائه یادگیری انعطاف‌پذیر، محبوبیت بیشتری یافته است. هوش مصنوعی به انسان‌ها کمک می‌کند تا مسائل پیچیده را با سرعت و دقت بیشتری حل کنند و به بهبود کیفیت زندگی و آموزش بپردازند. این فناوری در حوزه‌های متنوعی از جمله بهداشت، پزشکی، صنعت، تجارت، حمل‌ونقل و ارتباطات کاربرد دارد و می‌تواند به بهبود عملکرد و بهره‌وری در این حوزه‌ها کمک کند.
استفاده از هوش مصنوعی در آموزش مفهوم جدیدی نیست؛ در واقع، این فناوری بیش از ۴۰ سال است که وجود دارد و معمولاً به‌عنوان دستگاه‌های آموزشی هوشمند شناخته می‌شود. هوش مصنوعی در توسعه ابزارهایی به کار می‌رود که در برنامه‌های آموزش و ارزیابی هوشمند نیز استفاده می‌شوند. این فناوری قادر است بهبود و سفارشی‌سازی یادگیری را به دنبال داشته باشد و وظایف مدیریتی را تسهیل کند. به‌طورکلی، هوش مصنوعی تأثیرات مثبتی بر فرایند آموزش دارد و کاربرد آن در یادگیری تلفیقی می‌تواند موفقیت‌های بیشتری را به همراه داشته باشد.
بسترهای یادگیری تطبیقی
دستگاه‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند دشواری و سرعت مطالب یادگیری را بر اساس پیشرفت دانش‌آموز تنظیم کنند و از نتایج بهینه یادگیری اطمینان حاصل کنند. این فناوری می‌تواند به دانش‌آموزان کمک کند تا بهترین تجربه آموزشی را با توجه به نیازهای منحصربه‌فرد خود کسب کنند. به‌عنوان‌مثال، دستگاه‌های هوش مصنوعی می‌توانند بر اساس عملکرد دانش‌آموزان در یک موضوع خاص، مسائل جدید و تمرین‌های مناسب را پیشنهاد دهند.
یادگیری شخصی
هوش مصنوعی می‌تواند به‌عنوان مربی مجازی شخصی عمل کند که بر اساس نیازها و ضعف‌های دانش‌آموزان راهنمایی فردی ارائه دهد. مربیان مجازی می‌توانند منابع تکمیلی، تمرین‌ها و بازخورد مناسب را ارائه دهند تا در بهبود درک دانش‌آموزان در یک موضوع خاص کمک کنند. همچنین این دستیاران مجازی می‌توانند در خارج از کلاس درس نیز به دانش‌آموزان پشتیبانی ارائه دهند، پاسخ به سؤالات، توضیحات و منابع اضافی برای خودآموزی را فراهم کنند.
سیستم‌های پشتیبانی، راهنمایی و بازخورد
هوش مصنوعی می‌تواند امکان پشتیبانی و راهنمایی در زمان واقعی را فراهم کند و تجربه تدریس خصوصی را شبیه‌سازی نماید. با تحلیل عملکرد و واکنش‌های دانش‌آموزان، دستگاه‌های هوش مصنوعی می‌توانند الگوهای یادگیری آن‌ها را شناسایی کرده و بازخورد مناسب ارائه دهند. این سیستم‌ها همچنین می‌توانند به معلمان و مدیران مدرسه بازخورد و اطلاعات مفیدی بدهند تا بهبود فرایند آموزش و یادگیری را تسهیل کنند.
پردازش زبان طبیعی
پردازش زبان طبیعی، شاخه‌ای از علوم رایانه و هوش مصنوعی است که به درک و تحلیل متن‌ها و داده‌های مرتبط با زبان می‌پردازد. این فناوری می‌تواند به بهبود و ارتقای فرایند یادگیری و آموزش کمک کند. برخی از کاربردهای پردازش زبان در آموزش شامل دستگاه‌های گوش‌دادن و تشخیص گفتار، تحلیل و بازخورد به نوشتار دانش‌آموزان، و طراحی سیستم‌های یادگیری هوشمند است.
واقعیت مجازی و شبیه‌سازی‌ها
هوش مصنوعی می‌تواند تجربه‌های یادگیری تلفیقی را با ایجاد محیط‌های مجازی و شبیه‌سازی‌های فراگیر افزایش دهد. این روش به دانش‌آموزان امکان می‌دهد تا در فعالیت‌های یادگیری عملی مشارکت کرده و تجربه‌های واقعی را در محیطی تحت نظارت به دست آورند. واقعیت مجازی و شبیه‌سازی به توسعه مهارت‌های عملی، تفکر انتقادی، تصمیم‌گیری و حل مسئله در دانش‌آموزان کمک می‌کند.
تولید محتوای آموزشی هوشمند
هوش مصنوعی می‌تواند محتوای آموزشی را بر اساس نیازها و توانایی‌های هر دانش‌آموز شخصی‌سازی کند. این کاربرد می‌تواند به دانش‌آموزان کمک کند تا بهترین روش‌های یادگیری خود را پیدا کنند و بهینه‌ترین تجربه آموزشی را داشته باشند.
جمع‌بندی
مقاله حاضر به بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در یادگیری تلفیقی و ضرورت توجه به آن پرداخته است. استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند بهبود و ارتقای یادگیری دانش‌آموزان و تجربه آموزشی مربیان را فراهم آورد و با تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی عملکرد دانش‌آموزان، روش‌های آموزشی و یادگیری را بهبود بخشد.
منابع
Hamadneh, N.N., Alawien, S., Khan, W.A., Almejall, A. (2022). Using Artificial Intelligence to Predict Students Academic Performance in Blended Learning. Sustainability, 14(18), 11842.
Alshahrani, M. (2023). The impact of ChatGPT on blended learning: Current trends and future research directions. International Journal of Data and Network Science, 7(4), 2020-2040.
Pratama, M.P., Sampalolo, R., & Lura, H. (2023). Revolutionizing Education: Harnessing the Power of Artificial Intelligence for Personalized Learning. Klasikal Journal of Education Language Teaching and Science, 5(2), 350-357.
Demianenko, V. (2019). Artificial Intelligence Systems in Adaptive Learning. Theory and Practice of Science Education, 11.
Hooda, M., Rana, C., Dahiya, O., Rizwan, A., & Hossan, M. (2022). Artificial Intelligence for Assessment and Feedback to Enhance Student Success in Higher Education. Mathematical Problems in Engineering, 2022.
Ouyang, F., Wu, M., Zhang, L., Zhang, L., & Jao, P. (2023). Integration of Artificial Intelligence, Performance Prediction, and Learning Analytics to Improve Student Learning in Engineering Courses. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), 1-23.
Liaw, S.Y., Tan, T., Lim, S., Zhou, W., Yap, J., Ratan, R., & Chua, W.L. (2023). Artificial Intelligence in Virtual Reality Simulation for Interprofessional Communication Training: A Mixed Method Study. Nurse Education Today, 122, 105716.
Lameras, P., & Amab, B. (2021). Power to the Teachers: An Exploratory Review on Artificial Intelligence in Education. Information, 13(1), 14.
Litman, D. (2015). Natural Language Processing for Enhancing Teaching and Learning. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (Vol. 30, No. 1).
Machi, J., Murumtia, & Michens, E. (2001). Predictive Analytics and Artificial Intelligence in Blended Learning: A New Dawn for Institutions of Higher Learning. In ST-Affice Conference (pp. 1-14).
