هوش مصنوعی (AI) چه کسب‌وکار، شرکت‌های فناوری اطلاعات، خدمات مالی یا حتی آموزش، در صنایع مختلف ادغام شده است.
ماهیت دیجیتال و پویا هوش مصنوعی فرصت هایی را برای مشارکت دانش پذیران ارائه می دهد که در اسناد اغلب قدیمی یا در محیط ثابت یافت نمی شوند.
در یک روش هم افزایی، هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که کشف مرزهای یادگیری جدید و ایجاد فناوری های نوآورانه را به پیش برده و تسریع بخشد.
هوش مصنوعی و یادگیری
اگرچه هنوز تبدیل به یک فرقه استاندارد در سازمان‌ها و مدارس نشده است، اما هوش مصنوعی در یادگیری یا آموزش از زمان رشد هوش مصنوعی در دهه ۱۹۴۰ (زمانی که اولین بذرهای هوش مصنوعی با رایانه‌های قابل برنامه‌ریزی کاشته شدند) یک اتفاق بزرگ بوده است.
از بسیاری جهات، به نظر می رسد این ۲ برای یکدیگر ساخته شده اند.
ماهیت دیجیتالی و پویا هوش مصنوعی فرصت‌هایی را برای تعامل یادگیرنده ارائه می‌کند که در اسناد اغلب قدیمی یا در محیط ثابت یافت نمی‌شوند.
یک مطالعه اخیر از eSchool News نشان داد که استفاده از هوش مصنوعی در صنعت آموزش تا سال ۲۰۲۱ به میزان ۴۷٫۵ درصد رشد خواهد کرد.
تأثیر این فناوری در هر نقطه از مهدکودک تا آموزش عالی تا آموزش شرکتی وجود خواهد داشت و فرصتی را برای ایجاد ویژگی های یادگیری تطبیقی با ابزارهای شخصی برای بهبود تجربه فراگیران ارائه می دهد.
نمونه هایی از هوش مصنوعی در یادگیری
در اینجا ۴ روش هوش مصنوعی برای تغییر صنعت یادگیری آورده شده است:
۱٫ محتوای یادگیری هوشمند
مفهوم محتوای هوشمند اکنون موضوعی مرسوم است زیرا هوش مصنوعی می‌تواند محتوای دیجیتالی را با همان درجه از مهارت گرامری ایجاد کند.
ایجاد محتوای یادگیری هوشمند، از راهنماهای دیجیتالی کتاب‌های درسی گرفته تا رابط‌های دیجیتال یادگیری قابل تنظیم، در همه سطوح، از ابتدایی تا پس از متوسطه تا محیط‌های شرکتی معرفی شده‌اند.
یکی از راه‌های استفاده از این امر در یک سازمان زمانی است که هوش مصنوعی می‌تواند محتوای موجود در بار راهنمای عیب‌یابی را به راهنمای مطالعه قابل هضم‌تر با خلاصه مراحل عیب‌یابی، فلش کارت‌ها و شبیه‌سازی‌های هوشمند فشرده کند.
همچنین می‌توان از محتوای یادگیری هوشمند برای طراحی برنامه درسی دیجیتال و محتوا در دستگاه‌های مختلف، از جمله ویدیو، صدا، و دستیار آنلاین استفاده کرد.
۲٫ سیستم های آموزشی هوشمند
هوش مصنوعی می تواند بیشتر از فشرده کردن یک سخنرانی در فلش کارت ها و راهنمای مطالعه هوشمند انجام دهد، زیرا همچنین می تواند دانش پذیر را بر اساس مشکلاتی که دارد آموزش دهد.
این شامل چیزی است که به عنوان آموزش تسلط شناخته می شود. یادگیری تسلط مجموعه ای از اصول است که عمدتاً با کار روانشناس تربیتی بنجامین بلوم در دهه ۱۹۷۰ گره خورده است.
این امر از اثربخشی تدریس خصوصی و آموزش در کلاس درس حمایت می کند.
اکنون سیستم‌های آموزشی هوشمندی وجود دارد که از داده‌های یادگیرندگان خاص برای ارائه بازخورد و کار مستقیم با آنها استفاده می‌کند.
به عنوان مثال، یک سیستم آموزشی هوشمند به نام SHERLOCK برای آموزش تکنسین های نیروی هوایی برای تشخیص مشکلات سیستم الکتریکی در هواپیما استفاده می شود.
یکی دیگر از نسخه های پیشرفته سیستم های آموزشی هوشمند، ماژول های آموزشی مبتنی بر آواتار است که توسط دانشگاه کالیفرنیای جنوبی برای آموزش پرسنل نظامی اعزامی به پست های بین المللی توسعه یافته است.
در حالی که این نرم افزار هوش مصنوعی هنوز در مراحل اولیه خود است، به زودی می تواند به عنوان یک پلتفرم دیجیتال کامل کار کند که به فراگیران در رفع نیازهای آموزشی خود در هر زمینه ای که نیاز دارند کمک می کند.
همچنین، این پلتفرم‌ها به زودی می‌توانند با طیف گسترده‌ای از سبک‌های یادگیری سازگار شوند تا به هر مربی و یادگیرنده کمک کنند.
۳٫ تسهیل کننده های مجازی و محیط های یادگیری
با هوش مصنوعی، یک استاد واقعی ممکن است به زودی با یک ربات جایگزین شود. خب، نه به طور کامل!
اما در حال حاضر مربیان و تسهیلگران انسانی مجازی وجود دارند که می توانند مانند انسان فکر و عمل کنند.
اما، چگونه یک تسهیل کننده مجازی مانند یک انسان فکر یا عمل می کند؟
یک فناوری پرطرفدار جدید که به عنوان «فناوری بدون لمس» یا «فناوری تشخیص حرکت» شناخته می‌شود، به تسهیل‌کننده‌های مجازی این توانایی را می‌دهد تا به شیوه‌ای طبیعی پاسخ دهند یا مانند انسان‌ها عمل کنند و به نشانه‌های کلامی و غیرکلامی پاسخ دهند.
محیط ها و پلتفرم های یادگیری هوشمند از هوش مصنوعی، بازی های سه بعدی و انیمیشن های رایانه ای برای ایجاد شخصیت های مجازی واقعی و تعاملات اجتماعی استفاده می کنند.
این ابتکار بیش از تسهیل کننده های مجازی را شامل می شود زیرا واقعیت افزوده ممکن است به زودی بخشی از آموزش باشد.
۴٫ تجزیه و تحلیل محتوا
تجزیه و تحلیل محتوا به پلتفرم های هوش مصنوعی (مخصوصاً یادگیری ماشین) اشاره دارد که ماژول های یادگیری را بهینه می کند.
از طریق هوش مصنوعی، محتوای آموزش داده شده به یادگیرندگان را می توان برای حداکثر تأثیر تجزیه و تحلیل کرد و برای رسیدگی به نیازهای یادگیرندگان بهینه شد.
تجزیه و تحلیل محتوا به مربیان و ارائه دهندگان محتوا این امکان را می دهد که نه تنها محتوای آموزش الکترونیکی خود را ایجاد و مدیریت کنند، بلکه از طریق مجموعه قدرتمندی از تجزیه و تحلیل، بینش مهمی در مورد پیشرفت و درک یادگیرنده به دست آورند.
هموار کردن مسیرهای یادگیری جدید در دهه آینده
یادگیری حوزه ای است که عمدتاً توسط تعامل انسان با انسان اداره می شود.
جذب هوش مصنوعی برای ایجاد ویژگی‌های ضروری انسان مانند پذیرش، تطبیق پذیری و درک کندتر بوده است.
با این حال، زمینه‌های زیادی وجود دارد که در آنها نقاط قوت ذاتی هوش مصنوعی به پر کردن «شکاف‌های» با نیاز بالا در یادگیری و آموزش کمک می‌کند.
توانایی هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها در زمان واقعی و ارائه خودکار محتوای جدید یا پارامترهای یادگیری مشخص، به پاسخگویی به نیاز یادگیرندگان به تمرین و بازخورد مستمر و هدفمند کمک می کند.
این به معلمان یا مربیان اجازه می دهد تا عملکرد یادگیرنده را بهتر درک کنند و برنامه های یادگیری شخصی مؤثرتری را تنظیم کنند.
نتیجه
برای نتیجه گیری، این ترس آشکار است که مربیان انسانی می توانند با فناوری های هوش مصنوعی در دهه آینده جایگزین شوند.
با پیشرفت هوش مصنوعی در آموزش و پرورش، به نظر می‌رسد شواهد بیشتری برای حمایت از این ایده وجود دارد که هم سیستم‌های هوشمند و هم انسان‌ها برای مدیریت جنبه‌های مختلف شایستگی‌های تحصیلی و اجتماعی فراگیران مورد نیاز هستند.
هوش مصنوعی احتمالا جایگزین نخواهد شد، اما به عنوان یک سیستم پشتیبانی برای متخصص انسانی عمل خواهد کرد!