| طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی برای آموزش مفاهیم پیچیده آمار به دانشجویان - اصلاح شده |
| کد مقاله : 1006-STATEDU4TH |
| نویسندگان |
|
محمود قوچانی * دانشگاه جامع علمی کاربردی |
| چکیده مقاله |
| با توجه به پیچیدگی‌های فزاینده مفاهیم آمار و چالش‌های موجود در آموزش این مفاهیم، استفاده از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) به عنوان ابزارهای نوین آموزشی می‌تواند تحولی شگرف در فرآیند تدریس و یادگیری آمار ایجاد کند. این مقاله به بررسی کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی در طراحی و بهینه‌سازی سیستم‌های آموزشی برای تدریس آمار می‌پردازد و به تحلیل تجربیات و دستاوردهای کلیدی در این حوزه می‌پردازد. همچنین، به بررسی مدل‌های هوش مصنوعی در شخصی‌سازی مسیرهای یادگیری آمار، تحلیل داده‌های آموزشی، ارزیابی پیشرفت دانشجویان، و ارائه بازخورد آنی پرداخته می‌شود. از سوی دیگر، چالش‌های عملیاتی، فنی و اخلاقی مرتبط با پیاده‌سازی این فناوری‌ها در آموزش آمار نیز در مقاله مطرح و بررسی می‌شود. مقاله همچنین پیش‌بینی‌هایی درباره روندهای آینده در کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در آموزش آمار ارائه داده و پیشنهاداتی برای تحقیقات آتی در این حوزه بیان می‌کند. هدف این مقاله تأکید بر نوآوری‌های هوش مصنوعی در آموزش آمار و نحوه بهبود کیفیت تدریس و یادگیری این رشته است. |
| کلیدواژه ها |
| هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، آموزش آمار، شخصی‌سازی یادگیری، ارزیابی هوشمند، تحلیل داده‌های آموزشی، سیستم‌های آموزشی پویا، بازخورد آنی، یادگیری عمیق، شبیه‌سازی آموزشی |
| وضعیت: پذیرفته شده برای ارسال فایل های ارائه پوستر |