نقش پلتفرم‌ های یادگیری ماشینی در شناسایی و پرورش استعداد های درخشان در آینده: از تشخیص چندوجهی تا توسعه مسیرهای یادگیری شخصی‌ سازی‌ شده

کد مقاله : 1357-IRANFHSCONF

نویسندگان

سوسن کاظمی نافچی * ندارم

چکیده مقاله

تحول دیجیتال در آموزش، به‌ویژه گسترش پلتفرم‌های یادگیری ماشینی، افق تازه‌ای را برای شناسایی و پرورش استعدادهای درخشان گشوده است. در رویکردهای سنتی، شناسایی استعداد عمدتاً بر آزمون‌های استاندارد، ارزیابی معلمان و معیارهای محدود شناختی متکی بوده است؛ بااین‌حال، این روش‌ها در بسیاری موارد به زیرشناسایی دانش‌آموزان مستعد، به‌ویژه در گروه‌های کم‌برخوردار یا کمتر نمایان‌شده، منجر می‌شوند. در مقابل، پلتفرم‌های یادگیری ماشینی با قابلیت تحلیل داده‌های چندمنبعی، از جمله عملکرد تحصیلی، الگوهای رفتاری، تعاملات آموزشی، داده‌های عاطفی-اجتماعی و حتی شاخص‌های زیستی، امکان شناسایی دقیق‌تر، زودهنگام‌تر و عادلانه‌تر استعداد را فراهم می‌کنند. این مقاله با رویکرد تحلیلی-مروری، ضمن تبیین مبانی نظری استعداد درخشان در مدل‌های رنزولی، گانیه، استرنبرگ و سابوتنیک، نشان می‌دهد که چگونه یادگیری ماشینی می‌تواند از مرحله کشف استعداد به مرحله پرورش و توسعه مسیرهای فردی‌شده انتقال یابد. همچنین، نقش الگوریتم‌هایی مانند درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان، جنگل تصادفی، شبکه‌های عصبی و مدل‌های خوشه‌بندی در پیش‌بینی، طبقه‌بندی و طراحی مداخلات آموزشی بررسی می‌شود. یافته‌ها نشان می‌دهد که آینده آموزش استعدادهای درخشان، بیش از هر زمان دیگر، نیازمند هم‌افزایی میان داده‌کاوی آموزشی، تحلیل یادگیری، اخلاق الگوریتمی و سیاست‌گذاری آموزشی است. با وجود ظرفیت بالای این پلتفرم‌ها، چالش‌هایی مانند سوگیری داده، مسئله تفسیرپذیری، حریم خصوصی، عدالت دسترسی و وابستگی بیش از حد به سیستم‌های خودکار باید به‌صورت جدی مورد توجه قرار گیرد. در پایان، مقاله یک چارچوب مفهومی برای بهره‌گیری مسئولانه از پلتفرم‌های یادگیری ماشینی در شناسایی و پرورش استعدادهای درخشان ارائه می‌کند.

کلیدواژه ها

یادگیری ماشینی، استعدادهای درخشان، شناسایی استعداد، پرورش استعداد، تحلیل یادگیری، داده‌کاوی آموزشی، آموزش شخصی‌سازی‌شده، عدالت آموزشی

وضعیت: پذیرفته شده برای ارسال فایل های ارائه پوستر