اگر از شما بپرسند از دوران تحصیل خود کدام یادگیریها را به یاد دارید، به چه مواردی اشاره میکنید؟ این پرسش مبنای پژوهشی بود که از تعدادی فرد در فاصله بین ده تا بیست سال پس از فارغالتحصیلیشان پرسیده و در نهایت تحلیل شد. بالاترین فراوانی پاسخها به موقعیتهایی از یادگیری مربوط میشوند که فرد آنها را کاملاً متناسب با شرایط خود احساس کرده است. برای مثال، «زمانی که معلمم به من توجه ویژهای نشان داد و برنامه خاصی را برایم طراحی کرد»، یا «هنگامی که اجازه داشتم از بین دو فعالیت، موردی را که بیشتر دوست داشتم انتخاب کنم»، و پاسخهایی از این دست که برخی گزارههای یادگیری شخصیسازیشده را نشانهگیری میکنند. اما به نظر معلمان، بهکارگیری یادگیری شخصیسازیشده در طراحی آموزشی چالشهایی نیز دارد؛ از آن جمله داشتن توانایی و زمان برای تحلیل مخاطبان و نیز فراهمآوری محیطی غنی در یادگیری، تا هر دانشآموز بتواند جنبهای متناسب با خود را انتخاب کند.
تأثیر هوش مصنوعی بر یادگیری شخصیسازیشده
با ورود و ظهور هوش مصنوعی بسیاری از چالشهای معلمان در بهکارگیری یادگیری شخصیسازیشده در طراحی آموزشی رفع شدهاند. هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشینی میتواند رفتار و عملکرد دانشآموزان را تحلیل کند. این تحلیلها به معلمان کمک میکنند نقاط قوت و ضعف هر دانشآموز را شناسایی و برنامههای آموزشی را متناسب با نیازهای آنها طراحی کنند.
برای مثال، در کلاس ریاضی معلم میتواند از نرمافزاری مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده کند که عملکرد دانشآموزان را در حل مسائل تجزیهوتحلیل میکند. این نرمافزار بهطور خودکار به دانشآموزانی که در حل معادلههای خطی مشکل دارند، سؤالهای چالشی میدهد و در عین حال سؤالهای پیشرفتهتری نیز برای دانشآموزانی که در این زمینه قویتر هستند، فراهم میکند. به نمونههای بیشتری از هوش مصنوعی در آموزشهای شخصیسازیشده توجه کنید:
- سامانههای مدیریت یادگیری: معلم میتواند از یک سامانه مدیریت یادگیری مانند مودل2 یا گوگلکلاسروم3 استفاده کند که قابلیت جمعآوری دادههای عملکردی دانشآموزان را دارد. این سامانهها میتوانند بهطور خودکار گزارشهایی از پیشرفت هر دانشآموز ارائه دهند. این گزارش به معلم کمک میکند محتوای آموزشی را بر اساس نیازهای فردی تنظیم کند.
- برنامههای هوش مصنوعی: نرمافزارهایی مانند دریمباکس لرنینگ4 در ریاضیات یا نیوتن5 در علوم میتوانند با تجزیهوتحلیل روشهای حلمسئله دانشآموزان، محتوای آموزشی را بهصورت فردی تنظیم کنند. برای مثال، اگر دانشآموز در حل معادلههای خطی مشکل داشته باشد، نرمافزار میتواند در این زمینه سؤالهای بیشتری ارائه دهد.
مزیتها و چالشها
با وجود آنکه هوش مصنوعی امکان گستردهای برای طراحی آموزش مبتنی بر آموزش شخصیسازیشده فراهم میکند، اما چالشها و مزیتهایی نیز دارد که در این جدول به آنها اشاره شده است.
مزیتها
- افزایش انگیزه: دانشآموزان زمانی که محتوای آموزشی با نیازهای آنها سازگار باشد، بیشتر علاقهمند به یادگیری خواهند بود.
- عمیقشدن یادگیری: با تمرکز بر نقاط قوت و ضعف هر دانشآموز، یادگیری بهصورتی عمیقترانجام میشود.
- کاستن از اضطراب امتحان: با توجه به اینکه هر دانشآموز با سرعت و روش خود پیش میرود، اضطراب مرتبط با امتحانها کاهش مییابد.
چالشها
- نیاز به دادههای دقیق: برای اینکه سامانههای هوش مصنوعی مؤثر باشند، نیاز به دادههای دقیق و جامع از عملکرد دانشآموزان وجود دارد.
- نگرانیهای مربوط به حریم خصوصی: جمعآوری و تجزیهوتحلیل دادهها ممکن است نگرانیهایی درباره حریم خصوصی دانشآموزان ایجاد کند.
- نبود دسترسی برابر: همه دانشآموزان ممکن است به فناوری موردنیاز برای استفاده از این سامانهها دسترسی نداشته باشند.
کوتاه سخن
یادگیری شخصیسازیشده شیوهای در فرایند یاددهییادگیری بر مبنای این فرضیه است که به هر دانشآموز، بر اساس نحوه یادگیری، میزان دانش، مهارتها و علاقههای او یک برنامه آموزشی داده میشود. دانشآموزان بهمنظور هدفگذاری (تصمیمگیری برای آینده) کوتاهمدت و بلندمدت با معلمان خود کار میکنند. این روند به آنها کمک میکند مالکیت یادگیری را به خود اختصاص دهند.
این در حالی است که یادگیری شخصیسازیشده با استفاده از هوش مصنوعی میتواند به تحول در فرایند آموزشی کمک کند. با توجه به نیازهای فردی هر دانشآموز، این رویکرد میتواند به افزایش کیفیت آموزش و یادگیری منجر شود. اگرچه چالشهایی وجود دارند، اما مزیتهای آن نشاندهنده ظرفیت بالای این رویکرد در آینده آموزش است.
پینوشتها
1. Personalized Learning
2. Moodle
3. Google Classroom
4. Dream Box Learning
5. Knewton