کاربردهای هوش مصنوعی در آموزش
استفاده از هوش مصنوعی در آموزش واقعیت پیشرفته یا فراگیر، یک چالش جدید است که برای توسعه سیستم‌های آموزشی مطرح است. با توجه به پیشرفت تکنولوژی در زمینه هوش مصنوعی، امکانات جدید برای بهبود سیستم های آموزشی ایجاد شده است. در اینجا چند مورد از کاربردهای هوش مصنوعی در آموزش آورده شده است:
-
شخصی سازی آموزش: با استفاده از هوش مصنوعی، سیستم‌های آموزشی می توانند به صورت شخصی سازی شده برای هر دانش آموز، درس‌های متفاوت و متناسب با سطح دانش آموز ایجاد کنند.
-
بازخورد آموزشی: هوش مصنوعی می تواند به صورت خودکار، بر اساس پاسخ های دانش آموزان، بازخورد های آموزشی را به دانش آموزان بدهد و کمک کند تا آنها بهتر درک کنند.
-
آنالیز داده‌های آموزشی: هوش مصنوعی می تواند با بررسی داده‌های آموزشی، الگوهایی را شناسایی کند و تصمیماتی را برای بهبود روند آموزش اتخاذ کند.
-
تعیین نیازهای آموزشی: با استفاده از هوش مصنوعی، می توان نیازهای آموزشی دانش آموزان را تشخیص داده و برای هر دانش آموز، برنامه آموزشی متفاوتی ایجاد کرد.
-
آزمون های آموزشی: از آنجایی که هوش مصنوعی می تواند تصاویر، متن و صدا را تشخیص دهد، می تواند در آزمون های آموزشی نیز کاربرد داشته باشد.
شخصی سازی آموزش یعنی ایجاد یک برنامه آموزشی برای هر کودک به صورتی که به سطح دانش، نیازها و علاقه‌هایشان تنظیم شود. در واقع، شخصی سازی آموزش به معنای ارائه یک برنامه درسی با توجه به توانایی‌های هر دانش‌آموز است و دغدغه اصلی آن شناسایی تفاوت‌های عمیق دانش‌آموزان و ارائه راهکارها و روش‌های متناسب با شرایط شخصی هر شخص برای تحول در شرایط آموزشی است. با استفاده از هوش مصنوعی، سیستم‌های آموزشی می‌توانند به صورت شخصی‌سازی شده برای هر دانش‌آموز، درس‌های متفاوت و متناسب با سطح دانش‌آموز ایجاد کنند، و از این طریق تلاش کنند نیازهای مختلف هر فرد را برطرف کرده و عملکرد آنها را ارتقا بخشند. این رویکرد می‌تواند علاوه بر بهبود عملکرد آموزشی، منجر به افزایش اعتماد به نفس، انگیزش و علاقه‌مندی به یادگیری نیز شود.
بازخورد آموزشی به مجموعه‌ای از فعالیت‌ها و روش‌هایی گفته می‌شود که با هدف انتقال اطلاعات و بازگشت نتیجه برای بهبود عملکرد، در سیستم‌های آموزشی استفاده می‌شوند. با استفاده از هوش مصنوعی، سیستم‌های آموزشی می‌توانند به صورت خودکار، بر اساس پاسخ‌های دانش‌آموزان، بازخورد‌های آموزشی را به دانش‌آموزان بدهد و کمک کند تا آنها بهتر درک کنند. درواقع، بازخورد آموزشی به دانش‌آموزان کمک می‌کند تا درستی پاسخ‌های خود را فهمیده، عیوب خود را برطرف و توانایی‌هایشان را بهبود ببخشند. هوش مصنوعی در راستای بازخورد آموزشی، می‌تواند به دو روش، بازخورد درسی و بازخورد خودکار ارائه شود. در روش بازخورد درسی، رفتار دانش‌آموزان در کلاس درس توصیف می‌شود و با استفاده از هوش مصنوعی، معلمان می‌توانند بهبود عملکرد آنها را پیشنهاد دهند. در روش بازخورد خودکار، هوش مصنوعی به صورت خودکار و بدون دخالت بشر، بازخورد آموزشی به دانش‌آموزان را ارائه می‌دهد که بهبود عملکرد آنها را تسهیل می‌کند. در هر دو حالت، هدف اصلی ارائه بازخورد آموزشی، بهبود عملکرد آموزشی و افزایش درک موضوع درسی توسط دانش‌آموزان است.
تعیین نیازهای آموزشی به مرحله‌ای از روند آموزش است که در آن، نیازهای یک دانش‌آموز به وضوح تعیین و شناسایی می‌شود. این نیازها ممکن است شامل توانایی‌هایی همچون خواندن، نوشتن، حل مسائل ریاضی، دانش فنی و… باشد. با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان به طور خودکار نیازهای آموزشی دانش‌آموزان را تشخیص داد و برنامه درسی مناسبی برای آنها تدارک دید.
رویکردی مبتنی بر هوش مصنوعی برای تعیین نیازهای آموزشی، به دو روش با استفاده از هوش مصنوعی قائم می‌شود. در روش نخبه آموزشی، هوش مصنوعی برای بررسی توانایی‌های دانش‌آموزان استفاده می‌شود و به عنوان یک فیلتر برای انتخاب دانش‌آموزان استفاده می‌شود. این رویکرد دارای مزیت‌هایی مانند این است که به معلمان و والدین کمک می‌کند تا با محدودیت زمان و منابع، بهترین رویکرد را در نظر بگیرند.
در روش دسته‌بندی آموزشی، نیازهای آموزشی دانش‌آموزان براساس کلاس‌های مختلف دسته‌بندی می‌شود. از این روش به خصوص برای مدارس و مؤسسات آموزشی بزرگ استفاده می‌شود زیرا به آنها کمک می‌کند تا نیازهای آموزشی هر گروه از دانش‌آموزان را با اطمینان بیشتری شناسایی کنند و برنامه درسی مناسبی برای آنها تدارک ببینند.
در هر دو روش، مهارت‌ها و توانایی‌های هر دانش‌آموز اندازه گیری و ارزیابی می‌شوند و پس از بررسی داده‌ها، نیازهای آنها با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی استخراج می‌شود. این نیازها به معلمان کمک می‌کنند تا برنامه‌های درسی گردشگران دانش را برای هر دانش‌آموز به‌طور منحصربه‌فرد تنظیم کنند.
آنالیز داده‌های آموزشی به متدولوژی است که برای بررسی و تحلیل داده‌های مربوط به عملکرد و پیشرفت دانش‌آموزان به کار می‌رود. با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان به طور خودکار داده‌های آموزشی را جمع‌آوری و مورد تحلیل قرار داد. با تحلیل داده‌های آموزشی، می‌توان نیازهای آموزشی دانش‌آموزان را بررسی کرد، الگوهایی را شناسایی کرد و تصمیماتی را برای بهبود روند آموزش اتخاذ کرد. بعضی از کاربردهای هوش مصنوعی در آنالیز داده‌های آموزشی عبارتند از:
-
شناسایی نیازهای آموزشی: با تحلیل داده‌های آموزشی، می‌توان نیازهای آموزشی دانش‌آموزان را شناسایی کرد و سیستم‌های آموزشی را تنظیم کرد تا برنامه آموزشی متناسب با نیازهای آنها را ارائه دهد.
-
شناسایی الگوها: با تحلیل داده‌های آموزشی، می‌توان الگوهای عملکرد دانش‌آموزان را شناسایی کرد و در نتیجه، بهبود روند آموزش را تسهیل کرد.
-
تعیین رتبه‌بندی دانش‌آموزان: با تحلیل داده‌های آموزشی، می‌توان دانش‌آموزان را بر اساس عملکرد و پیشرفتشان رتبه‌بندی کرد و در نتیجه، به والدین و معلمان اطلاعات مفیدی در خصوص عملکرد دانش‌آموزان ارائه داد.
-
بازخورد آموزشی: تحلیل داده‌های آموزشی، به معلمان و والدین کمک می‌کند تا بازخورد آموزشی مناسبی برای دانش‌آموزان ارائه دهند. به عنوان مثال، با توجه به داده‌های آموزشی، معلمان می‌توانند نظراتی در خصوص نحوه پاسخ دادن دانش‌آموزان به سؤال‌ها، توانایی‌هایشان و نیازهای آنها ارائه داد.
در مقاله هوش مصنوعی چیست؟ تعریف مختصری از هوش مصنوعی ارائه دادیم و ضمن بیان زیرشاخه‌های آن، به اختصار گوشه‌ای از کاربردهای این فناوری را بیان نمودیم. اکنون در این مقاله قصد داریم شیوه‌های استفاده از هوش مصنوعی در حوزه آموزش را بررسی کنیم.
اصولاً هوش مصنوعی در بسیاری از علوم و صنایع کاربرد دارد و این فناوری به علت امکان درک کردن، استدلال و همچنین یادگیری، به یکی از هیجان‌انگیزترین مباحث دنیای علم و تکنولوژی تبدیل شده است.
همان طور که می‌دانید، هوش مصنوعی در چند سال اخیر شاهد پیشرفت‌های خارق‌العاده‌ای بوده است و همین موضوع باعث شده که استفاده از این فناوری در صنعت آموزش بیش از پیش مورد توجه دست‌اندرکاران قرار گیرد.
هر چند هوش مصنوعی دارای جنبه‌های مختلفی است که می‌تواند شیوه یادگیری ما را تغییر دهد ولی این تنها یادگیرنده‌ها نیستند که قادرند از مزایای هوش مصنوعی بهره‌مند شوند بلکه اساتید نیز از این علم مدرن استفاده‌های فراوانی می‌برند.
پیش‌بینی‌های اخیر eSchool News نشان می‌دهد که تا سال 2021 کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه آموزش، با 47.5 درصد رشد همراه خواهد بود، و می‌دانید که تا سال 2021 فاصله چندانی نداریم؛ فقط سه سال دیگر.
متخصصان هوش مصنوعی اعلام کرده‌اند که این فناوری می‌تواند در چند زمینه مهم به اساتید و دانشجویان کمک کند که در ادامه به هشت مورد آنها اشاره می‌شود:
1. استفاده در دروس فنی و چارچوب‌دار
بسیاری از دروس هستند که یک روند مشخص و چارچوب‌داری را طی می‌کنند و برای تدریس آنها نیاز به مسائل روانی و غیرفنی وجود ندارد.
در این دروس سامانه‌های هوش مصنوعی می‌توانند به خوبی از پس تدریس بربیایند.
به این ترتیب می‌توان از اساتید بیشتر برای آموزش مسائلی نظیر برنامه‌ریزی، مدیریت و رهبری پروژه، خلاقیت و کار گروهی استفاده کرد.
2. پاسخ دادن به سوالات دانشجویان
هوش مصنوعی در دوره‌های آنلاین نقشی حیاتی دارد و دانشجویان می‌توانند پاسخ سوالات خود را به جای استاد از یک سامانه هوش مصنوعی دریافت کنند.
در واقع این سامانه به عنوان کمک‌استاد، مشکلات دانشجویان را حل می‌کند و به این ترتیب نیاز به حضور استاد در جلسه برای مدت طولانی وجود نخواهد داشت.
این موضوع علاوه بر کاهش هزینه می‌تواند در کیفیت و دقت آموزش موثر باشد.
3. تصحیح اوراق امتحانی
یکی از مهمترین چالش‌های اساتید تصحیح اوراق امتحانی است.
بسیاری معتقدند با توجه به تشریحی و تحلیلی بودن اکثر امتحانات صرفاً اساتید قادرند برگه‌ها را تصحیح کنند اما امروزه می‌توان به سامانه‌های هوش مصنوعی نیز این موضوع را آموزش داد تا بتوانند به پاسخ‌های ناقص، تا حدودی درست و تحلیل‌های متنوع، نیز به خوبی نمره بدهند.
4. کارآیی بالا
استفاده از ربات‌های هوشمند در آموزش ایده خوبی است زیرا اولاً یک ربات دچار خستگی و بی‌خوابی نمی‌شود و ثانیاً هزینه نگهداری ربات به مراتب کمتر از هزینه‌های آموزش یک معلم است.
5. تسریع روند کارهای اداری
سرعت بخشیدن به کارهای اداری مربوط به آموزش، باعث می‌شود کادر آموزشی، زمان و تمرکز خود را به مسائل مهمتر که همانا جوهره‌ی آموزش است معطوف سازد و این خود مزیت بزرگی به شمار می‌رود.
6. امکان ارائه آموزش تطبیق‌پذیر
یکی از مهمترین مزیت‌های استفاده از هوش مصنوعی در فرایند آموزش، امکان ارائه آموزش تطبیق‌پذیر (Adaptive Learning) است.
آموزش تطبیق‌پذیر یعنی این که هر دانشجو بر اساس مدل یادگیری و دیگر شرایط و توانایی‌هایش – از قبیل دانش قبلی، توانایی درک مطلب، ضریب هوشی و غیره – می‌تواند مفاد آموزشی مورد نیازش را تحویل بگیرد.
در حال حاضر چنین امکانی در کلاس‌های عمومی وجود ندارد ولی در آموزش الکترونیکی و هوشمندانه، می‌توان چنین کاری را انجام داد.
این سیستم‌ها حتی می‌توانند دانش‌آموزان و اساتید را در انتخاب منابع لازم برای دوره آموزشی یاری کنند.
7. شخصی‌سازی
در شرایط پیشرفته‌تر، ابزار هوش مصنوعی می‌تواند بازخورد دقیقی از تک تک دانش آموزان بگیرد.
به این معنا که پس از ارائه و اتمام درس در کلاس، هوش مصنوعی می‌تواند به وسیله الگوریتم‌های پیچیده خود، رفتار و حالات چهره دانشجو را در نظر بگیرد و دریابد که آیا وی مطالب را به طور کامل یاد گرفته است یا خیر.
اگر دانشجو تمام یا برخی مطالب را فرا نگرفته باشد، سیستم هوشمند با ارائه هشدار به معلم، موضوع را به اطلاع او می‌رساند تا وی مطالب را به شیوه و زبانی دیگر تکرار نماید تا اشکالات فرد برطرف گردد.
در واقع تکنولوژی‌های «یادگیری ماشین» که در هوش مصنوعی تعبیه شده، به گونه‌ای عمل می‌کند که می‌تواند به طور مستقیم با فرد فرد دانش آموزان ارتباط برقرار کنند و نکته جالب اینجاست که در این فرایند به مداخله انسانی نیاز نیست.
چنین قابلیت ارزشمندی را می‌توان برای آموزش دادن موضوعات مختلفی همچون ریاضیات، زبان‌های خارجی، فیزیک، حقوق و پزشکی به کار برد.
8. ربات‌های آموزش دهنده
پژوهشگران در سراسر دنیا به دنبال این تربیت ربات‌های هوشمندی هستند که می‌توانند در آموزش نیز دستی داشته باشند.
ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی قادرند مهارت‌های پایه را به یادگیرنده‌ها آموزش بدهند تا اساتید بر موضوعات پیچیده و مهمتر متمرکز شوند و خود را از پرداختن به مسائل کم اهمیت‌تر آسوده سازند.
جنبه‌های منفی
با همه این تفاصیل نباید از جنبه‌های منفی استفاده از ربات‌ها در سیستم آموزشی غافل شد.
به عنوان مثال، یک ربات قادر به برخورد اجتماعی مانند یک انسان نیست.
آنها نمی‌توانند به مشکلات اجتماعی دانش‌آموزان گوش بدهند و یا از پس حل مسائل آنها برآیند.
این امر به ویژه برای دانش‌آموزان سال‌های اول که نقش رفتارهای اجتماعی و اخلاقی مهمتر از آموزش‌های درسی است، شدت و اهمیت بیشتری دارد.
جمع‌بندی
طبق پیش‌بینی کارشناسان، هوش مصنوعی در آینده به بخش مهمی از صنعت آموزش تبدیل خواهد شد.
جایی که در آن، دانش‌آموزان، اساتید و مدیران مراکز آموزشی همگی از مزایای این سیستم‌های هوشمند و شخصی شده بهره‌مند خواهند گشت.
به طور خلاصه، هوش مصنوعی و فناوری‌های وابسته به آن می‌تواند فرایند آموزش را هم برای یادگیرنده و هم برای یاددهنده بهینه سازد.
