دوره 1، شماره 3، 1404، صفحات 46 - 59

نویسندگان : زهرا داور* ¹

چکیده :
آموزش مشارکتی به‌عنوان یکی از مؤثرترین رویکردهای یادگیری گروهی، با تأکید بر تعامل و همکاری میان فراگیران، نقشی کلیدی در توسعه مهارت‌های اجتماعی، حل مسئله و یادگیری عمیق ایفا می‌کند. با ظهور فناوری‌های نوینی همچون هوش مصنوعی (AI)، فرصت‌هایی کم‌نظیر برای بهبود و ارتقای کیفیت این نوع آموزش فراهم شده است. هوش مصنوعی، با قابلیت‌های هوشمندانه خود از جمله تحلیل داده‌های پیچیده، شناسایی الگوهای رفتاری و ارائه راهکارهای سفارشی‌شده، می‌تواند شکاف‌های موجود در آموزش مشارکتی را برطرف ساخته و تجربه یادگیری فردی و گروهی را به سطحی جدید برساند. پژوهش حاضر به بررسی روش‌ها و تکنیک‌های هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندهای یادگیری مشارکتی می‌پردازد و نقش ابزارهای پیشرفته‌ای همچون الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی (NLP) و سیستم‌های توصیه‌گر در تحلیل تعاملات گروهی و ارائه پیشنهادهای آموزشی مختص به هر یادگیرنده را تبیین می‌کند. همچنین، تأثیر تحلیل داده‌های کلان بر شناسایی نقاط قوت و ضعف یادگیری گروهی و ارائه راهکارهای هوشمندانه برای بهبود تعاملات در محیط‌های تعاملی بررسی شده است. علاوه بر این، چالش‌هایی از جمله حریم خصوصی داده‌ها، مسائل اخلاقی، هزینه‌های بالا و نیاز به زیرساخت‌های فنی پیشرفته برای اجرای فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در محیط‌های آموزشی نیز تحلیل شده و راهکارهایی عملی برای غلبه بر این موانع مطرح شده است. یافته‌ها نشان می‌دهند که استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی می‌تواند نه‌تنها کیفیت و کارایی آموزش مشارکتی را بهبود بخشد، بلکه امکان ارزیابی مستمر فرآیندهای یادگیری و تطبیق آن‌ها با نیازهای افراد و گروه‌ها را فراهم کند. این پژوهش در نهایت، پیشنهاداتی برای تحقیقات و پیشرفت‌های آینده در راستای طراحی سیستم‌های هوشمند تعاملی ارائه می‌دهد که بتوانند تجربه یادگیری در محیط‌های گروهی و مشارکتی را دگرگون کنند.

کلمات کلیدی :
آموزش مشارکتی، هوش مصنوعی، یادگیری گروهی، سیستم‌های توصیه‌گر، پردازش زبان طبیعی.