چکیده مقاله
تحول دیجیتال در نظام های آموزشی، سبب تولید حجم گسترده ای از داده های مرتبط با عملکرد تحصیلی، مشارکت کلاسی، الگوهای یادگیری، حضور و غیاب، بازخوردها و فعالیت های آموزشی دانش آموزان شده است تحلیل هدفمند این داده ها می تواند اطلاعات ارزشمندی برای شناسایی نیازهای یادگیری، تشخیص مشکلات آموزشی، پیش بینی افت تحصیلی و بازنگری در عناصر برنامه درسی فراهم کند هوش مصنوعی با قابلیت پردازش داده های گسترده و شناسایی روابط پیچیده، ظرفیت مناسبی برای پشتیبانی از تصمیم گیری در برنامه ریزی درسی دارد کیفیت داده ها می تواند بر اعتبار تحلیل های هوشمند و دقت تصمیم های آموزشی اثر بگذارد زیرساخت های مناسب و حمایت مدیران نیز زمینه بهره برداری اثربخش از فناوری را فراهم می کنند آمادگی حرفه ای معلمان، نقش مهمی در تفسیر داده ها و تبدیل یافته های تحلیلی به اقدام های آموزشی متناسب دارد تحلیل داده های آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی، امکان شناسایی تفاوت های فردی دانش آموزان و طراحی مسیرهای یادگیری متناسب را افزایش می دهد این فرایند می تواند به اصلاح محتوای درسی، انتخاب روش های تدریس مناسب، ارائه بازخوردهای سریع و هدفمند و ارتقای کیفیت ارزشیابی منجر شود با وجود این، استفاده از هوش مصنوعی در برنامه ریزی درسی بدون توجه به ملاحظات اخلاقی، امنیت داده ها، حریم خصوصی و احتمال سوگیری الگوریتمی، می تواند پیامدهای نامطلوبی برای عدالت آموزشی داشته باشد بر این اساس، در مدل پیشنهادی، ملاحظات اخلاقی و نظارت انسانی به عنوان عناصر ضروری در نظر گرفته شده اند
کلیدواژهها
نویسندگان
شیوه ارجاع
�حمانی پور، زهرا،1404،ارائه مدل علی ارتقای کیفیت برنامه ریزی درسی مبتنی بر هوش مصنوعی با تاکید بر تحلیل داده های آموزشی،دومین همایش بین المللی تحولات نوین در علوم تربیتی، روانشناسی و آموزش و پرورش،ارومیه
ارائهشده در
مجموعه مقالات دومین همایش بین المللی تحولات نوین در علوم تربیتی، روانشناسی و آموزش و پرورش15 بهمن 1404 · ارومیه