هوش مصنوعی در آموزش و پرورش

هوش مصنوعی در آموزش تمام جنبه‌های محیط یادگیری را تحت تاثیر قرار می‌دهد، از نحوه ساخت برنامه‌های یادگیری تطبیقی توسط معلمان تا نحوه دسترسی دانش‌آموزان به منابع تدریس. این فناوری پتانسیل شگفت‌انگیزی دارد، اما باید ملاحظات اجتماعی، اخلاقی و نگرانی‌های حریم خصوصی دانش‌آموزان که با یکپارچگی گسترده هوش مصنوعی در کلاس‌های درس همراه است، مورد توجه قرار گیرد. برای بهره‌برداری بهینه از این ابزار همیشه در حال تحول، معلمان به راهنمایی‌هایی در مورد نحوه استفاده مؤثر و مسئولانه از هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار تدریس نیاز دارند.

در این مطلب، ما یک معرفی کلی از دنیای هوش مصنوعی و آموزش ارائه می‌دهیم، که شامل مزایا، چالش‌ها، ابزارها و کاربردهای مختلف هوش مصنوعی است که معلمان می‌توانند در کلاس‌های خود استفاده کنند.

ابزارهای هوش مصنوعی که معلمان استفاده می‌کنند

معلمان در استفاده از منابع بسیار خلاق هستند و بسیاری از آنها گزارش می‌دهند که از برخی از ابزارهای هوش مصنوعی زیر برای بهبود سازماندهی، شناسایی بازی‌های آموزشی جدید، ارائه بازخورد به دانش‌آموزان و سایر موارد استفاده می‌کنند. برخی از محبوب‌ترین و به‌راحتی قابل دسترسی‌ترین ابزارهای هوش مصنوعی در آموزش عبارتند از:

Google Classroom – ابزارهای ارزیابی و بازخورد مبتنی بر هوش مصنوعی دارد.
Quizlet – فلش‌کارت‌ها و برنامه‌های مطالعه شخصی‌سازی‌شده مبتنی بر هوش مصنوعی ایجاد می‌کند.
Grammarly – کمک‌نوشتاری مبتنی بر هوش مصنوعی و بررسی دستور زبان ارائه می‌دهد.
Kahoot! – به سوالات و بازی‌های آموزشی تعاملی و تقویت‌شده با هوش مصنوعی دسترسی فراهم می‌آورد.
DreamBox – آموزش ریاضی تطبیقی متناسب با توانایی‌های دانش‌آموز ایجاد می‌کند.
Duolingo – دستیار یادگیری زبان مبتنی بر هوش مصنوعی برای معلمان ارائه می‌دهد.
Turnitin – برای شناسایی سرقت ادبی از هوش مصنوعی استفاده می‌کند.
Otter.ai – می‌تواند فایل‌های صوتی را به متن تبدیل کرده و از یادداشت‌برداری پشتیبانی کند.

کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی برای معلمان

هوش مصنوعی در کلاس درس هم از نظر نحوه تدریس معلمان و هم از نظر نحوه یادگیری دانش‌آموزان تأثیر می‌گذارد. از شخصی‌سازی دروس برای برآورده کردن نیازهای منحصر به فرد هر دانش‌آموز تا ارائه روش‌های جدید برای تمرین مهارت‌های نوشتاری، کاربردهای زیادی برای هوش مصنوعی در آموزش وجود دارد. در اینجا برخی از پرکاربردترین آن‌ها آورده شده است:

مسیرهای یادگیری شخصی‌شده سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های دانش‌آموز، از جمله عملکرد گذشته و سبک‌های یادگیری، را تجزیه و تحلیل کرده و تجربیات یادگیری سفارشی ایجاد کنند. این رویکرد به پرداختن به نقاط قوت و ضعف فردی کمک می‌کند و به دانش‌آموزان این امکان را می‌دهد که با سرعت خود پیشرفت کنند بدون اینکه معلمان مجبور به ایجاد ده‌ها برنامه یادگیری شخصی‌سازی‌شده شوند.

ابزارهای ارزیابی و نمره‌دهی خودکار ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند کارهای دانش‌آموزان را به سرعت و با دقت ارزیابی کنند و بازخورد فوری در مورد تکالیف و ارزیابی‌ها ارائه دهند. این خودکارسازی بار کاری معلمان را کاهش می‌دهد و به آن‌ها این امکان را می‌دهد که بیشتر بر استراتژی‌های تدریس تمرکز کنند تا وظایف اداری.

سیستم‌های تدریس هوشمند این سیستم‌ها از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای ارائه پشتیبانی سفارشی به دانش‌آموزان استفاده می‌کنند و شبیه‌سازی تدریس فردی است. این سیستم‌ها به نیازهای هر دانش‌آموز تطبیق می‌یابند، تمرینات شخصی‌سازی‌شده ایجاد می‌کنند و بر اساس پاسخ‌های آن‌ها راهنمایی‌هایی ارائه می‌دهند.

ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای برنامه‌ریزی دروس معلمان می‌توانند از هوش مصنوعی برای ایجاد برنامه‌های درسی و منابع آموزشی به طور مؤثرتر از روش‌های دستی استفاده کنند. این ابزارها فعالیت‌ها، مواد آموزشی و ارزیابی‌هایی را پیشنهاد می‌دهند که با برنامه درسی و استانداردها هماهنگ است، که این باعث صرفه‌جویی در وقت و ارتقای کیفیت تدریس می‌شود.
دستیارهای مجازی تدریس دستیارهای مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به سوالات رایج دانش‌آموزان پاسخ دهند، وظایف اداری ساده را مدیریت کنند و ارتباطات بین معلمان، دانش‌آموزان و والدین را خودکار کنند. این پشتیبانی به معلمان کمک می‌کند که بر مسائل مهم‌تر تمرکز کنند و زمان بیشتری را به تدریس اختصاص دهند.

تحلیل پیش‌بینی برای دانش‌آموزان در معرض خطر هوش مصنوعی می‌تواند برای تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده شود تا الگوهایی را شناسایی کند که نشان‌دهنده این باشد که یک دانش‌آموز با مشکل روبرو است. این شناسایی زودهنگام به معلمان این امکان را می‌دهد که زودتر مداخله کرده و پشتیبانی هدفمند برای بهبود نتایج ارائه دهند.
ابزارهای تبدیل گفتار به متن و ترجمه زبان این ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند از کلاس‌های متنوع پشتیبانی کنند و به دانش‌آموزانی که پیش‌زمینه‌های زبانی متفاوتی دارند، کمک کنند. اگرچه این ابزارها جایگزین معلمان زبان انگلیسی برای سخنرانان زبان‌های دیگر (ESOL) نمی‌شوند، اما ارتباط و درک را تسهیل می‌کنند و یادگیری را برای همه دانش‌آموزان قابل دسترس‌تر می‌سازند.

سیستم‌های آزمون تطبیقی ارزیابی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای تنظیم دشواری سوالات در زمان واقعی بر اساس عملکرد دانش‌آموز استفاده می‌شود. این روش ارزیابی دقیق‌تری از توانایی‌های دانش‌آموزان فراهم می‌آورد و به طراحی امتحانات و آزمون‌هایی که به‌طور مناسب آنها را درگیر کند، کمک می‌کند.

پیگیری خودکار حضور دانش‌آموزان سیستم‌های حضور هوشمند از هوش مصنوعی برای مدیریت حضور به‌طور خودکار استفاده می‌کنند و به‌طور خودکار حضور دانش‌آموزان را ثبت می‌کنند. این کاهش بار اداری به معلمان این امکان را می‌دهد که بیشتر بر تدریس تمرکز کنند تا بر روی کاغذبازی‌ها.

تشخیص سرقت ادبی مبتنی بر هوش مصنوعی این ابزارها ارسال‌های دانش‌آموزان را از نظر اصالت تجزیه و تحلیل کرده و بازخوردی در مورد کیفیت نوشتار ارائه می‌دهند. این ابزارها به حفظ یکپارچگی آکادمیک کمک می‌کنند و در عین حال بینش‌هایی برای بهبود مهارت‌های نوشتاری دانش‌آموزان فراهم می‌آورند.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی در آموزش

استفاده از هوش مصنوعی به عنوان یک معلم می‌تواند مزایای عملی زیادی داشته باشد. حتی فقط با بازگرداندن زمان بیشتر به معلمان از طریق اتوماسیون فرآیندهای ساده، می‌توان دلایل قانع‌کننده‌ای برای پذیرش گسترده‌تر هوش مصنوعی ارائه داد. در اینجا برخی از مهم‌ترین مزایای سطح بالا آمده است:

بینش‌های مبتنی بر داده: هوش مصنوعی داده‌های دانش‌آموزان را تحلیل می‌کند تا روندها و شکاف‌های یادگیری را شناسایی کند. معلمان می‌توانند از این بینش‌ها برای تغییر روش تدریس و ارائه مداخلات هدفمند استفاده کنند، که در نهایت عملکرد دانش‌آموزان را بهبود می‌بخشد.

افزایش سواد فناوری: معرفی هوش مصنوعی در کلاس‌ها، دانش‌آموزان را برای جهانی که فناوری در آن حاکم است آماده می‌کند. آشنایی با ابزارهای هوش مصنوعی می‌تواند سواد دیجیتال آن‌ها را افزایش دهد و آن‌ها را بهتر برای شغل‌های آینده، چه در دنیای فناوری و چه خارج از آن، آماده کند.

افزایش تعامل و مشارکت: ابزارهای یادگیری و بازی‌های تعاملی مبتنی بر هوش مصنوعی آموزش را جذاب‌تر و سرگرم‌کننده‌تر می‌کنند. این منابع می‌توانند منجر به مشارکت فعال‌تر شوند که بهبود نتایج یادگیری را در پی دارد.

شناسایی و مداخله زودهنگام: تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند دانش‌آموزان در معرض خطر را زودتر شناسایی کند، به معلمان این امکان را می‌دهد تا مداخلات را سریع‌تر اجرا کنند. این استراتژی پیشگیرانه می‌تواند از بدتر شدن افت تحصیلی جلوگیری کرده و موفقیت کلی دانش‌آموزان را بهبود بخشد.

کاهش بار کاری معلمان: با اتوماسیون کارهای روزمره و ارائه پشتیبانی‌های اداری، هوش مصنوعی به کاهش بار کاری کلی معلمان کمک می‌کند. این تغییر به معلمان این امکان را می‌دهد تا بیشتر بر ایجاد روابط و تعامل با دانش‌آموزان تمرکز کنند.

چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی هوش مصنوعی در آموزش

صرف نظر از صنعت یا کاربرد، استفاده از هوش مصنوعی با چالش‌ها و مشکلات اخلاقی خاص خود همراه است. نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی داده‌ها و ترس از تعصب ذاتی الگوریتم‌هایی که هوش مصنوعی استفاده می‌کند، وجود دارد. همچنین نگرانی‌هایی وجود دارد که هوش مصنوعی فرایندهای انسانی سنتی را تا جایی خودکار کند که دیگر نیازی به مداخله انسانی نباشد. نهایتاً، اما شاید مهم‌تر از همه، نگرانی از دسترسی نابرابر به فناوری‌های هوش مصنوعی وجود دارد که گروه‌ها و جمعیت‌ها را در معرض خطر ناعادلانه‌ای قرار می‌دهد، زیرا این فناوری به طور فزاینده‌ای رایج می‌شود.

برخی از نگرانی‌هایی که معلمان به هنگام بحث درباره هوش مصنوعی در آموزش مطرح می‌کنند، عبارتند از:

کمبود آموزش معلمان در زمینه ابزارهای هوش مصنوعی: بسیاری از معلمان – اگر نگوییم اکثر آن‌ها – آموزش لازم برای استفاده مؤثر از ابزارهای هوش مصنوعی در شیوه‌های تدریس و کلاس‌های درس خود را دریافت نکرده‌اند. این شکاف می‌تواند منافع بالقوه برای دانش‌آموزان را محدود کند و معلمان را مجبور کند که عملاً به صورت تجربی و بدون آمادگی قبلی یاد بگیرند.

امکان جابجایی شغلی برای معلمان: مانند بیشتر صنایع، یکی از نگرانی‌های اصلی این است که هوش مصنوعی جایگزین کارگران انسانی خواهد شد. در آموزش، سوالات عمده این است که آیا هوش مصنوعی می‌تواند نقش‌های تدریس خاصی را جایگزین کند یا نیاز به معلمان در برخی حوزه‌ها را کاهش دهد؟ با وجود اینکه می‌دانیم این موضوع حقیقت ندارد، اما این نگرانی می‌تواند اضطراب‌هایی در معلمان به وجود آورد که بر امنیت شغلی آن‌ها تأثیر بگذارد.

سوء استفاده از هوش مصنوعی برای تقلب یا سرقت ادبی: سرقت ادبی همیشه یک مشکل در آموزش بوده است و هوش مصنوعی بدون شک آن را آسان‌تر می‌کند. ابزارهای هوش مصنوعی دسترسی آسان به پاسخ‌ها را فراهم می‌کنند و می‌توانند محتوای نوشتاری را بدون مشارکت دانش‌آموزان و بدون انتساب صحیح تولید کنند.

کاهش تعاملات انسانی در فرایند یادگیری: در حالی که یکی از مزایای هوش مصنوعی در آموزش این است که دانش‌آموزان می‌توانند از منابع آموزش مجازی استفاده کنند، این می‌تواند یک عیب نیز باشد. استفاده گسترده‌تر از ابزارهای هوش مصنوعی ممکن است منجر به کاهش تعامل رو در رو میان معلمان و دانش‌آموزان شود که می‌تواند بر توسعه مهارت‌های بین‌فردی و ارتباطات عاطفی که برای یادگیری مؤثر ضروری هستند، تأثیر بگذارد.

آینده هوش مصنوعی در آموزش

هوش مصنوعی در آموزش در حال حاضر بر تجربه یادگیری در تمام سطوح آموزشی تأثیر می‌گذارد. با رشد قابلیت‌های ابزارهای هوش مصنوعی، این ابزارها قادر خواهند بود مواد آموزشی را بهتر شخصی‌سازی کرده و به سبک‌ها و نیازهای یادگیری متفاوت تطبیق پیدا کنند، به این معنی که هر دانش‌آموز به منابع و پشتیبانی‌هایی که نیاز دارد دسترسی خواهد داشت. و همانطور که معلمان با ابزارهای هوش مصنوعی بیشتر مهارت پیدا می‌کنند، قادر خواهند بود نه تنها تجربه‌های یادگیری را بهبود بخشند، بلکه کارهای روتین را خودکار کنند تا وقت بیشتری برای تمرکز بر روی وظایف آموزشی سطح بالا داشته باشند. یکی از هیجان‌انگیزترین فرصت‌هایی که هوش مصنوعی فراهم خواهد کرد، تجربیات یادگیری جهانی از طریق کلاس‌های مجازی و تبادلات بین‌فرهنگی است که به دانش‌آموزان این امکان را می‌دهد که به مکان‌ها، افراد و تجربیاتی دست یابند که در غیر این صورت ممکن نبود.

برای حداکثر استفاده از پتانسیل هوش مصنوعی، معلمان نیاز دارند که فرصت‌های توسعه حرفه‌ای در زمینه هوش مصنوعی را جستجو کنند. تعامل با این فناوری و یادگیری در مورد قابلیت‌های وسیع آن برای درک نحوه استفاده مؤثر از هوش مصنوعی، در حالی که ارتباط انسانی ضروری برای تدریس حفظ می‌شود، ضروری است.

استفاده گسترده از هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلف و زندگی روزمره وظیفه‌ای را به وجود می‌آورد که باید مهارت‌های پایه‌ای استفاده از آن و درک اصول کار در مطالعه مدرسه‌ای آن را فرا گرفت. بنابراین، مسأله تعریف اصطلاحات پایه‌ای مرتبط، اهمیت پیدا می‌کند. انتقال ساده‌ترین وظایف به اصطلاحات و معانی قابل درک برای گروه‌های سنی خاص، خود یک کار جداگانه است. معمولاً استفاده از اصطلاحات «هوش مصنوعی»، «یادگیری ماشین»، «یادگیری عمیق» و «شبکه‌های عصبی» اغلب به جای مفاهیم مختلف به کار می‌روند.

هوش مصنوعی (AI) یک راه‌حل تکنولوژیکی و علمی است که به توسعه برنامه‌هایی مشابه ذهن انسان کمک می‌کند که می‌توانند فکر کنند، شناسایی کنند و خودآموزی کنند. یادگیری ماشین (ML) روش‌هایی در هوش مصنوعی است که از الگوریتم‌ها برای آموزش طبقه‌بندی و خوشه‌بندی استفاده می‌کند. این به پردازش مجموعه‌های بزرگ داده و یافتن الگوها در آن‌ها بستگی دارد. شبکه‌های عصبی (NN)، شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و یادگیری عمیق با داده‌های پیچیده و منطق فازی کار می‌کنند. یادگیری عمیق یکی از روش‌های یادگیری ماشین است. علم داده، روش‌هایی برای تحلیل داده‌ها به منظور پردازش، مرتب‌سازی، نمونه‌برداری و جستجو است. این علم همبستگی بین داده‌ها را تنظیم می‌کند. داده‌های کلان (Big Data) به تکنولوژی‌های کار با مجموعه‌های بزرگ داده اشاره دارند.

برای شروع معرفی اصول هوش مصنوعی در مدارس، نیاز به برآورده کردن شرایط زیر است: • تعیین وظایف به صورت اصطلاحات و معانی که برای یک گروه سنی خاص واضح باشد؛ • انتخاب ابزارها. این کار عملکرد وظایف و سطح مهارت‌های مناسب را تضمین می‌کند؛ • توسعه دوره آموزشی، محتوا و تعیین نتایج یادگیری مورد انتظار.

از جمله وظایفی که می‌توان با کمک هوش مصنوعی تعیین و حل کرد، توسعه سیستم‌های هوشمند است که نه تنها در کسب و کار یا ادارات بلکه در خانه نیز کاربرد دارند. سیستم‌های هوشمند می‌توانند بسیاری از وظایف را انجام دهند، از تنظیم زنگ هشدار تا روشن و خاموش کردن لامپ. یکی دیگر از وظایف هوش مصنوعی، جمع‌آوری داده‌ها از پورتال‌های مختلف است. با یادگیری ماشین، می‌توان الگوریتم‌های مختلفی را برای داده‌ها اعمال کرد تا آن‌ها را به شکل مناسب درآورد. وظیفه دریافت پیشنهادات بر اساس آنچه مشتریان در فروشگاه آنلاین مشاهده یا خریداری می‌کنند، نیز بر اساس یادگیری ماشین هوش مصنوعی انجام می‌شود. این امر همچنین به کسب سود بیشتر برای کسب و کار کمک می‌کند. هنگامی که صحبت از خرید محصول یا خدمات می‌شود، بازدید از یک وب‌سایت و استفاده از خط تلفن پشتیبانی از طریق چت آنلاین یا پنجره چت، امری عادی در فروشگاه‌های آنلاین امروزی است. این کمک 24/7 تنها به لطف هوش مصنوعی (چت بات) ممکن است.

واژه‌نامه‌های الکترونیکی مدرن و موتورهای جستجو نیز از هوش مصنوعی برای ترجمه متن یا ارسال درخواست‌های جستجو بر اساس متن یا تصویر استفاده می‌کنند. برخی از این وظایف را می‌توان در دروس به صورت وظایف ساده‌سازی شده بررسی کرد. مثال‌ها:

شناساینده تصویر. با استفاده از پلتفرم، تصاویر هر شیء مانند اسباب‌بازی به پایگاه داده اضافه می‌شود، سپس با گسترش شناسایی بدن انسان و اشیاء، به دوربین بلند می‌شود و برنامه اسباب‌بازی را شناسایی کرده و نام آن را می‌برد.
شناساینده زبان. طراحی چت بات هوشمند خود با استفاده از هوش مصنوعی. ایجاد چت باتی که زبان را شناسایی کرده و آن را به متن تبدیل می‌کند با استفاده از افزونه شناسایی زبان، سپس این چت بات به سوالات پاسخ می‌دهد.
شناساینده صورت یا اجزای بدن. به عنوان مثال، توسعه سیستم ورود و خروج مبتنی بر شناسایی چهره. این می‌تواند سیستمی برای باز کردن درب به‌طور خودکار با استفاده از شناسایی چهره باشد.
اتوماسیون خانگی مبتنی بر هوش مصنوعی. کنترل دستگاه‌ها با فرمان‌های صوتی از طریق استفاده از فناوری شناسایی گفتار هوش مصنوعی.

برای برآورده کردن اولین شرط، ما سه مرحله برای مطالعه هوش مصنوعی در مدارس تعیین کرده‌ایم:

آشنایی با توانمندی‌های هوش مصنوعی. هدف این است که درک اولیه از عملکردهای هوش مصنوعی، اهمیت آن در زندگی انسان و فرآیندهای حرفه‌ای یا زندگی ایجاد شود. هدف، آشنایی با وظایفی است که هوش مصنوعی می‌تواند حل کند و آن‌هایی که نمی‌تواند، به‌طور همزمان بررسی علل و پیامدهای اشتباهات در کارکرد هوش مصنوعی. بررسی مسائل اخلاقی ناشی از استفاده از هوش مصنوعی، مانند امنیت داده‌ها و حریم خصوصی نیز مناسب است.

ساخت برنامه‌های یادگیری ماشین شخصی در طراحی‌کننده‌ها. هدف آشنایی با مراحل ساخت برنامه‌های شناسایی و مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی است: شبکه عصبی، مجموعه داده، نمونه‌برداری داده‌ها، اندازه نمونه‌ها و غیره. در همین حال، دانش‌آموزان مهارت‌هایی در ایجاد مجموعه داده، آموزش شبکه و استفاده از آن کسب می‌کنند.

گذر از برنامه‌نویسی. این مرحله شامل مطالعه مبانی ریاضی شبکه‌های عصبی و برنامه‌نویسی است. در مراحل قبلی، این مکانیزم از طریق عملکردهای خدماتی از دید دانش‌آموزان پنهان بود. در این مرحله، مطالعه دقیق شبکه عصبی، اصول آموزش آن، مجموعه داده‌ها و برچسب‌گذاری آن‌ها انجام می‌شود.

در مرحله اول، آشنایی با فناوری هوش مصنوعی از طریق نمونه‌های استفاده و تسلط بر اصطلاحات پایه‌ای این حوزه انجام می‌شود. چندین سرویس ابری وجود دارد که به ساخت دانش مورد نیاز و انجام تحقیقاتی بین‌رشته‌ای و یکپارچه کمک می‌کند. این سرویس‌ها عبارتند از:

DALL-E – یک شبکه عصبی به نام DALL-E که تصاویر را از توضیحات متنی برای دامنه وسیعی از مفاهیم قابل بیان به زبان طبیعی می‌سازد. این ابزار می‌تواند انواع مختلفی از چیزها را که ترکیبی از واقعیت و تخیل هستند، ترکیب کند. از دانش‌آموزان می‌توان خواست که توضیحات متنی را انتخاب کرده و بحث کنند: آیا این امکان‌پذیر است؟ چگونه می‌توان این را ایجاد کرد؟ دیگران چگونه آن را درک می‌کنند؟ برای عملی کردن آن چه چیزهایی نیاز است و غیره.

شناسایی احساسات موضوعی جداگانه در آموزش هوش مصنوعی است. دانشمندان یک بازی طراحی کرده‌اند تا نشان دهند هوش مصنوعی چگونه احساسات را شناسایی می‌کند. هدف این بازی جلب توجه به مشکل ردیابی انسان است. این بازی در فضای ابری در دسترس است و شامل کارهایی است که به شناسایی احساسات از طریق وب‌کم کامپیوتر مربوط می‌شود. این بازی دو مرحله دارد: در مرحله اول باید حدس بزنید که آیا فرد در تصویر به نور خورشید چشمانش را می‌بندد یا چشمک می‌زند. در مرحله دوم، باید هر یک از شش احساس (خوشحالی، غم، ترس، تعجب، تنفر، عصبانیت) را طوری به دوربین نشان دهید که هوش مصنوعی آن را شناسایی کند.

شناسایی تصاویر را می‌توان با استفاده از نرم‌افزار Google QuickDraw بررسی کرد. این نرم‌افزار از کاربر می‌خواهد که شیئی خاص را بکشد و هوش مصنوعی باید حدس بزند که کاربر چه چیزی کشیده است. این ابزار برای یادگیری مفید است و مراحل ایجاد و حل تصاویر را بررسی می‌کند. سیستم در هر مرحله از ساخت تصویر از صدا استفاده می‌کند. می‌توان روند شناسایی سیستم را تحلیل کرد و سوالاتی مطرح کرد مانند: چقدر از ویژگی‌ها برای شناسایی تصویر لازم است؟ چقدر طول کشید تا سیستم تصویر را شناسایی کند؟ چه ویژگی‌هایی برای شناسایی یک گربه، سگ یا انسان لازم است؟

پس از مطالعه عملکردهای هوش مصنوعی، می‌توان به مرحله دوم، یعنی ساخت برنامه‌های یادگیری ماشین در محیط‌های طراحی، منتقل شد. از تکنولوژی‌های ابری زیر می‌توان برای این مرحله استفاده کرد:

• Makeblock دارای پنج ابزار هوش مصنوعی است: خدمات ذهنی، یادگیری ماشین، تبدیل متن به گفتار و ترجمه.

• PictoBlox ابزاری برای بینایی کامپیوتری، شناسایی چهره، شناسایی نویسه‌های نوری، شناسایی زبان، یادگیری ماشین و اینترنت اشیاء است.

• Teachable Machine از گوگل که قادر به شناسایی تصاویر، دستورات صوتی و حرکات انسانی است.

تمامی این سرویس‌ها رایگان هستند و می‌توانند در طول درس استفاده شوند. تنها نیازمند قدرت کافی دستگاه برای پخش ویدئو هستند. این منابع به همین روش کار می‌کنند: ابتدا باید مجموعه‌ای از تصاویر جمع‌آوری شده، سپس آموزش داده شوند و برای شناسایی استفاده شوند. این خدمات برای مرحله دوم آموزش مناسب هستند و امکان ساخت یک برنامه کامل را بدون نیاز به دانش عمیق در اصول ریاضی هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی فراهم می‌کنند.

در مرحله سوم، دانش‌آموزان با اصول الگوریتم‌سازی و برنامه‌نویسی آشنا می‌شوند. این مرحله با استفاده از Kaggle، که یک پلتفرم برای تجزیه و تحلیل و مدل‌سازی پیش‌بینی است، می‌تواند پشتیبانی شود. در این پلتفرم می‌توان لپ‌تاپ‌های خود را با الگوریتم‌ها ساخت و در مسابقات داده‌های کلان شرکت کرد.

فناوری‌ها در حال تغییر هستند و کشورهای مختلف تلاش می‌کنند تا توسعه آن‌ها را پیش‌بینی کرده و با استفاده از استانداردها آن‌ها را تنظیم کنند. این امر همچنین موجب می‌شود که اقتصاد در جهت توسعه گسترش یافته حرکت کند و به دنبال کارگرانی باشد که در فناوری آگاهی دارند و از سواد فناوری برخوردارند. این به معنای توانایی “برنامه‌نویسی” نیست. بلکه به معنای درک اصول عملکرد و استفاده بهینه از فناوری است.

در نمونه‌هایی از فعالیت‌های روزمره، ما شاهد نمودهایی از چت‌بات‌ها، شبکه‌های عصبی و یادگیری ماشین هستیم. تاکنون، این فناوری‌ها در وضعیت پراکنده‌ای قرار دارند، اما در آینده انتظار داریم که ادغام و تعامل آن‌ها، به توسعه آنچه که به اصطلاح “هوش قوی” نامیده می‌شود، منجر شود. توانایی شناخت عملکرد آن‌ها، آگاهی از اصول کارکردشان، پیش‌بینی پیامدهای استفاده از آن‌ها، و استفاده آگاهانه از آن‌ها، فهرستی غیرقابل انحصار از مواردی است که یک فرد آشنا با فناوری‌های هوش مصنوعی باید قادر به انجام آن‌ها باشد.

بررسی تأثیر هوش مصنوعی (AI) بر نظام‌های آموزشی و شیوه‌های یادگیری

توسعه و پذیرش هوش مصنوعی:

با توجه به سرعت پیشرفت فناوری‌های هوش مصنوعی، مؤسسات آموزشی به طور فزاینده‌ای از این فناوری‌ها بهره‌برداری می‌کنند. استفاده از سیستم‌های هوشمند، مانند ربات‌های آموزشی و چت‌بات‌ها، نشان‌دهنده تحولی در روش‌های تدریس و یادگیری است که می‌تواند نیازهای مختلف یادگیرندگان را برآورده کند.
بهبود کارایی اداری:
هوش مصنوعی به معلمان این امکان را می‌دهد که کارهای اداری را به شکل مؤثرتری انجام دهند، از جمله نمره‌دهی و مدیریت زمان. این امر به معلمان اجازه می‌دهد تا زمان بیشتری را برای تدریس و تعامل مستقیم با دانش‌آموزان اختصاص دهند، که می‌تواند به ارتقای کیفیت تدریس منجر شود.

شخصی‌سازی و انطباق یادگیری:

یکی از بزرگ‌ترین مزایای هوش مصنوعی، توانایی آن در شخصی‌سازی محتوا و شیوه‌های یادگیری است. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با تحلیل داده‌های مربوط به عملکرد دانش‌آموزان، محتوا و فعالیت‌ها را به‌طور خاص برای نیازهای یادگیرندگان تطبیق دهند. این شخصی‌سازی نه‌تنها به افزایش انگیزه یادگیری کمک می‌کند، بلکه سطح درک و حفظ اطلاعات را نیز بهبود می‌بخشد.

تقویت تجربه یادگیری:

استفاده از هوش مصنوعی به یادگیرندگان این امکان را می‌دهد که در محیط‌های یادگیری پویا و انعطاف‌پذیر قرار گیرند. این نوع یادگیری می‌تواند شامل تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ و ارائه بازخورد آنی به دانش‌آموزان باشد که به آن‌ها کمک می‌کند تا به سرعت نقاط قوت و ضعف خود را شناسایی کنند.