هوش مصنوعی در آموزش: کاربردها و نمونه‌ها

یادگیری همیشه بخش اساسی بشریت بوده است و خواهد بود. امروز به لطف فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، آموزش در دسترس‌تر و کارآمدتر از همیشه است. پتانسیل استفاده از هوش مصنوعی در آموزش برای تقویت یادگیری، کمک به معلمان و بهبود یادگیری مؤثرتر فردی بسیار جالب و جذاب است، اما برای والدین و معلم‌ها کمی هم دلهره‌آور است. متیو لینچ (Matthew Lynch) یکی از نویسندگان برجسته در مورد مزایای هوش مصنوعی در آموزش که همیشه مشکلات احتمالی AI را در کنار مزایای آن بررسی می‌کند، می‌گوید: “استفاده از هوش مصنوعی در آموزش و پرورش از برخی جهات ارزشمند است، اما ما باید در نظارت بر توسعه آن و نقش کلی آن در دنیای امروز بسیار هوشیار باشیم.”  یادگیری شخصی، تشخیص سرقت ادبی و دسترسی 24 ساعته در 7 روز هفته به تدریس خصوصی تنها چند روش هستند که هوش مصنوعی تجربه کلاس را برای دانش آموزان و معلمان بهبود می‌بخشد. در این مطلب از آویر قصد داریم به بررسی کامل هوش مصنوعی در آموزش بپردازیم و مثال‌هایی از این تکنولوژی را بررسی کنیم. با ما همراه باشید.

مزایای هوش مصنوعی در آموزش

از مهم‌ترین مزایای استفاده از هوش مصنوعی در آموزش می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• شخصی‌سازی: برای یک معلم می‌تواند بسیار دشوار باشد که متوجه شود دقیقا چگونه نیازهای هر دانش‌آموز را در کلاس درس خود برآورده کند. سیستم‌های هوش مصنوعی به راحتی با نیازهای یادگیری هر دانش‌آموز سازگار می‌شوند و می‌توانند آموزش را بر اساس نقاط قوت و ضعف آن‌ها هدف قرار دهند.
• تدریس خصوصی: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند سبک یادگیری دانش‌آموز و دانش از قبل موجود را برای ارائه پشتیبانی و آموزش سفارشی اندازه‌گیری کنند.
• نمره‌دهی: مطمئناً، هوش مصنوعی می‌تواند به نمره‌دهی امتحانات دانش‌آموزان و دانشجویان با استفاده از پاسخنامه کمک کند. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند داده‌هایی را درباره نحوه عملکرد دانش‌آموزان جمع‌آوری کند و حتی به ارزیابی‌های انتزاعی‌تر مانند مقاله‌ها نمره دهد.
• بازخورد در مورد کیفیت دوره: به عنوان مثال، اگر بسیاری از دانش‌آموزان به سؤالی نادرست پاسخ می‌دهند، هوش مصنوعی می‌تواند اطلاعات یا مفاهیم خاصی را که دانش‌آموزان از دست داده‌اند به صفر برساند، بنابراین مربیان می‌توانند پیشرفت‌های هدفمندی را در مواد و روش‌ها ارائه دهند.»
• بازخورد دادن صحیح و فوری به دانش‌آموزان: برخی از دانش‌آموزان ممکن است از ریسک کردن یا دریافت بازخورد انتقادی در کلاس خجالت بکشند، اما با هوش مصنوعی، دانش آموزان می‌توانند احساس راحتی کنند و اشتباهات لازم برای یادگیری را مرتکب شوند و بازخورد مورد نیاز خود را برای بهبود یادگیری دریافت کنند.

بسیاری از پتانسیل‌های پیش‌بینی‌شده برای هوش مصنوعی در مراکز آموزشی در کاهش زمانی موثر است که معلمان برای کارهای خسته کننده صرف می‌کنند.

خودکارسازی وظایف اداری در آموزش و پرورش نیز یکی از پنج مزیت بالقوه‌ای است که برنارد مار (Bernard Marr)، نویسنده و آینده‌پژوه به آن اشاره کرده است.

برنارد مار در ویدیویی در مورد پتانسیل هوش مصنوعی در آموزش، توضیح می‌دهد که چرا هوش مصنوعی را «تاثیر عظیم» در آموزش می‌داند و تأکید می‌کند که «هوش مصنوعی تهدیدی برای معلمان نیست. این تکنولوژی قرار نیست جایگزین معلمان شود، بلکه برای ارائه آموزش بهتر به فرزندانمان است.» مار یک مدل ترکیبی آینده را پیش بینی می‌کند که برای «بردن بیشترین بهره از سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی و معلمان ما» طراحی شده است. مار پتانسیل هوش مصنوعی را برای کمک به آموزش در ارائه مزایای زیر شرح می‌دهد:

• یادگیری متمایز فردی
• اتوماسیون وظایف اداری
• تدریس خصوصی و پشتیبانی خارج از کلاس درس
• دسترسی همگانی برای همه دانش‌آموزان

نمونه‌های استفاده از هوش مصنوعی در آموزش

متیو لینچ با الهام از چالش «یک معلم مدرسه قدیمی که فکر می‌کند هوش مصنوعی آموزش را خراب می‌کند»، طیف گسترده‌ای از موضوعات را در مقاله‌ای با عنوان «26 روشی که هوش مصنوعی آموزش را برای بهتر شدن تغییر می‌دهد» مرور می‌کند. مثلاً:

• یادگیری تطبیقی: برای آموزش مهارت‌های پایه و پیشرفته به دانش آموزان با ارزیابی سطح مهارت فعلی آنها و ایجاد یک تجربه آموزشی هدایت شده استفاده می‌شود و به آنها کمک می‌کند تا مهارت داشته باشند.
• فناوری کمکی: هوش مصنوعی می‌تواند به دانش‌آموزان با نیازهای ویژه کمک کند تا به آموزش عادلانه‌تری دسترسی پیدا کنند، به عنوان مثال با «خواندن متن‌هایی برای دانش‌آموز کم بینا».
• آموزش در دوران کودکی: هوش مصنوعی در حال حاضر برای تقویت بازی‌های تعاملی استفاده می‌شود و به کودکان مهارت‌های تحصیلی اولیه و بیشتر از آن را می‌آموزد.
• تجزیه و تحلیل داده‌ها و یادگیری: هوش مصنوعی در حال حاضر توسط معلمان و مدیران آموزش برای تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌ها استفاده می‌شود و آنها را قادر می‌سازد تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند.
• برنامه‌ریزی: کمک به مدیران برای برنامه‌ریزی دوره‌ها و مدیریت برنامه‌های روزانه، هفتگی، ماهانه یا سالانه خود.
• مدیریت تسهیلات: هوش مصنوعی در نظارت بر وضعیت برق، وضعیت اینترنت و خدمات آب مؤثر است و به کارکنان در صورت بروز مشکل هشدار می‌دهد.
• مدیریت کلی مدرسه: هوش مصنوعی در حال حاضر برای مدیریت کل مدارس، تقویت سیستم‌های سوابق دانش‌آموزان، حمل و نقل، فناوری اطلاعات، تعمیر و نگهداری، برنامه‌ریزی، بودجه و غیره استفاده می‌شود.
• مهارت نوشتن: لینچ نه تنها ادعا می‌کند که هوش مصنوعی در حال حاضر به دانش‌آموزان کمک می کند تا مهارت های نوشتاری خود را بهبود بخشند، بلکه معتقد است که “در حال نوشتن این مقاله از یک برنامه گرامر و کاربردی استفاده می‌کنم تا به من در نوشتن کمک کند.”

لینچ در پایان فهرست خود، به کاربردهای فعلی هوش مصنوعی در آموزش نیز اشاره می کند که عبارتند از:

• مدیریت کلاس درس و رفتار
• برنامه‌ریزی درسی
• کلاس‌های سمعی و بصری
• ارتباط والدین و معلمان
• آموزش زبان
• آمادگی آزمون
• ارزیابی
• سیستم‌های مدیریت یادگیری
• گیمیفیکیشن برای افزایش مشارکت دانش‌آموزان
• برنامه‌ریزی کارکنان و مدیریت جایگزین
• توسعه حرفه‌ای
• حمل و نقل
• نگهداری
• دارایی، اقتصاد و سرمایه‌گذاری
• امنیت سایبری
• ایمنی و امنیت

نمونه‌هایی از نحوه استفاده از هوش مصنوعی در حال حاضر در آموزش عالی عبارتند از:

• تشخیص سرقت ادبی
• یکپارچگی امتحان
• چت‌بات‌ها یا ربات‌های چت برای ثبت‌نام دانشجویان
• سیستم‌های مدیریت یادگیری
• رونویسی از سخنرانی‌های دانشگاه
• پلتفرم‌های گفتگوی آنلاین پیشرفته
• تجزیه و تحلیل معیارهای موفقیت دانش‌آموزان
• تحقیقات دانشگاهی

از نظر فناوری‌های خاص مبتنی بر هوش مصنوعی که اکنون در آموزش استفاده می‌شوند، این فهرست هر روز طولانی‌تر می‌شود. در اینجا فقط چند نمونه از نرم‌افزارها و اپلیکیشن‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را نام می‌بریم:

• Thinkster Math: سازندگان این برنامه آن را به عنوان “برنامه تدریس خصوصی ریاضی که از تعامل انسانی و هوش مصنوعی پیشگامانه برای ایجاد برنامه‌های یادگیری شخصی استفاده می‌کند” توصیف می‌کنند.
• Jill Watson: یک دستیار آموزشی مجازی با قابلیت هوش مصنوعی است که توسط موسسه فناوری جورجیا در سال 2016 معرفی شد.
• Brainly: یک سایت رسانه اجتماعی برای معرفی سوالات کلاس درس است.
• Nuance: نرم افزار تشخیص گفتار مورد استفاده دانشجویان و اساتید است. این برنامه قادر به رونویسی تا 160 کلمه در دقیقه است و به ویژه برای دانش آموزانی که با نوشتن مشکل دارند مفید است.
• Cognii: محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی، از جمله دستیار یادگیری مجازی، برای مدارس و موسسات آموزش عالی، و همچنین سازمان های آموزشی شرکتی ارائه می‌دهد.
• KidSense: راه‌حل‌های آموزشی هوش مصنوعی است که برای کودکان طراحی شده است، از جمله ابزار تبدیل صوتی به متن با الگوریتم‌های ساخته شده برای تشخیص گفتار زبان‌آموزان که گاهی اوقات ترجمه آن سخت‌تر است.
• Content Technologies: طراحی آموزشی و راه حل‌های کاربردی محتوا که توسط موتورهای تحقیقاتی هوش مصنوعی تامین می‌شود.
• Palitt: این پلتفرم برای کمک به مربیان ساخته شده تا به راحتی مجموعه سخنرانی ‌ای سفارشی، برنامه درسی یا کتاب درسی خود را آماده کنند.
• Cram101: فناوری هوش مصنوعی که می‌تواند تمامی کتاب‌های درسی را به یک راهنمای مطالعه هوشمند کامل با خلاصه‌های فصل، تست‌های تمرینی درست و غلط و چند گزینه‌ای نامحدود و فلش کارت‌ها تبدیل کند که همگی به یک کتاب درسی، شماره شابک، نویسنده و فصل اختصاص داده شده‌اند.
• JustTheFacts101: این هوش مصنوعی فوراً خلاصه‌های کتاب و فصل خاص یک کتاب را هایلایت و مشخص می‌کند.

هوش مصنوعی در آموزش عمومی

برنارد مار توضیح می‌دهد که ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند دسترسی همگانی به آموزش را از راه‌های مختلفی افزایش دهند، از جمله:

 کمک به در دسترس قرار دادن کلاس‌های درس بین‌المللی برای همه، از جمله کسانی که به زبان‌های مختلف صحبت می‌کنند یا ممکن است دارای اختلالات بینایی یا شنوایی باشند.

 ایجاد دسترسی برای دانش‌آموزانی که ممکن است به دلیل بیماری نتوانند به مدرسه بروند.

 خدمات بهتر به دانش‌آموزانی که نیاز به یادگیری در سطوح مختلف یا موضوع خاصی دارند که در مدرسه خودشان موجود نیست.

به طور کلی، امید است که هوش مصنوعی در نهایت به مربیان کمک کند تا پیشرفت مستمری در رسیدگی به طیف وسیعی از عوامل فیزیکی، شناختی، تحصیلی، اجتماعی و عاطفی داشته باشند که می‌توانند بر یادگیری دانش‌آموز تأثیر بگذارند و اطمینان حاصل شود که همه دانش‌آموزان بدون در نظر گرفتن شرایط اجتماعی، طبقه، نژاد، جنسیت، پیشینه قومی یا ناتوانی های جسمی و ذهنی از فرصت‌های برابر در آموزش برخوردار هستند.

هوش مصنوعی در آموزش و یادگیری فردی

همچنین خوش‌بینی قابل توجهی در مورد این ایده وجود دارد که با تبدیل شدن هوش مصنوعی به بخش جدایی‌ناپذیر کلاس درس، معلمان برای ارائه یک تجربه یادگیری فردی برای هر دانش‌آموز مجهزتر خواهند شد.

طبق مقاله‌ای که اخیراً در وبسایت آتلانتیک (The Atlantic) با عنوان “هوش مصنوعی نویدبخش آموزش شخصی‌سازی شده برای همه” (“Artificial Intelligence Promises a Personalized Education for All”) منتشر شده، هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که توانایی‌های معلمان انسانی را برای تطبیق دروس برای هر دانش‌آموز بدون از بین بردن برنامه کلاسی آنها افزایش دهد و نیاز به تدریس مربیان طبق توانایی‌های ” دانش‌آموزان با یادگیری متوسط”، را از بین می‌برد.

رز لاکین، استاد طراحی یادگیری محور در دانشگاه کالج لندن، معتقد است که «قدرت واقعی هوش مصنوعی برای آموزش به روشی است که می‌توانیم از آن برای پردازش حجم وسیعی از داده‌های مربوط به دانش‌آموزان، مربوط به معلمان، مربوط به تعاملات آموزشی و مربوط به یادگیری استفاده کنیم. » در نهایت، هوش مصنوعی می‌تواند “به معلمان کمک کند تا دانش آموزان خود را دقیق‌تر و موثرتر درک کنند.”

اگرچه همچنان بحث‌های گسترده ای در مورد مزایا و معایب به کارگیری فناوری هوش مصنوعی در زمینه آموزش وجود دارد، از جمله نگرانی‌ها در مورد مسخ شخصیت و ملاحظات اخلاقی ذکر شده در بالا، یک اجماع در حال ظهور وجود دارد که طیف فوق‌العاده ای از مزایای فعلی و آینده به همراه خواهد داشت.

چالش‌هایی که معلمان برای پذیرش هوش مصنوعی در آموزش با آن روبرو هستند

از آنجایی که این روزها اهمیت استفاده از الگوریتم‌ها و سیستم‌های هوش مصنوعی (AI) در آموزش افزایش یافته است، مربیان در سراسر جهان به طور مداوم ابزارهای هوش مصنوعی را در آموزش و یادگیری استفاده می‌کنند. معلمان از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها در مورد پیشرفت یادگیری دانش‌آموزان استفاده می‌کنند و از نقاط قوت، ضعف و سبک یادگیری آن‌ها اطلاع دارند. با ابزارهای هوش مصنوعی، مربیان می توانند برنامه های درسی خود را طراحی کنند و از منابع مناسب برای ایجاد یک برنامه درسی مؤثر که استانداردهای آموزشی مدرن را برآورده می کند، استفاده کنند. در نتیجه، الگوریتم‌های هوش مصنوعی به معلمان کمک می‌کند تا بر تعامل با دانش آموزان خود تمرکز کنند. این امر به تقویت روابط دانش آموز و معلم کمک می کند. با این حال، موسسات آموزشی در پذیرش هوش مصنوعی برای آموزش با چالش‌های متفاوتی روبرو هستند که از میان مهم‌ترین آن‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

1.      ایجاد یک سیاست عمومی مؤثر در زمینه هوش مصنوعی برای بنیادهای آموزشی

از آنجایی که پیشرفت‌های تکنولوژیک روز به روز بیشتر می‌شود، مؤسسات دولتی باید کمک‌های مالی به بنیادهای آموزشی ارائه دهند تا به دانش‌آموزان در توسعه مهارت‌های هوش مصنوعی کمک کنند. علاوه بر این، سیاست‌های عمومی باید خط ‌مشی و سیاست‌هایی تعیین کنند که به سازمان‌های محلی و بین‌المللی اجازه بدهد تا به صورت مشارکتی کار کنند. این امر به بهبود عملکردهای هوش مصنوعی در بسیاری از مؤسسات آموزشی کمک خواهد کرد. از آنجایی که موسسات آموزشی بیشتر بر استفاده از ابزارهای آموزشی هوش مصنوعی برای تغییر آموزش و یادگیری دانش‌آموزان تاکید می‌کنند، سیاست‌های دولتی باید کمک‌های پولی کافی به آکادمی‌ها ارائه کند. باید بودجه و منابعی در اختیار آنها قرار گیرد که فرصت‌های نوآورانه‌ای را برای هوش مصنوعی در زمینه آموزش فراهم کند.

دولت‌ها همچنین باید در ساخت مراکز عالی دانشگاهی برای انجام تحقیقات هوش مصنوعی، دریافت بورسیه‌های تحصیلی هوش مصنوعی و آماده‌سازی کارشناسان هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری کنند.

2.      نیاز به ایجاد زیرساخت‌های فنی اساسی در کشورهای در حال توسعه

کشورهای در حال توسعه نمی‌توانند از امکانات هوش مصنوعی در مؤسسات آموزشی خود استفاده کنند، زیرا فاقد زیرساخت‌های فنی اولیه مانند در دسترس نبودن تجهیزات الکتریکی مدرن، در دسترس بودن سخت‌افزار ICT، امکانات اینترنت ثابت، هزینه‌های داده و کمبود مهارت‌های ICT هستند. بنابراین، دولت باید اقدامات لازم را برای آغاز راهبردهای جدید برای بهبود امکانات یادگیری هوش مصنوعی در مؤسسات آموزشی اتخاذ کند.

3.      توانمند شدن معلمان با آموزش هوش مصنوعی

این بدان معناست که مربیان باید مهارت‌های دیجیتالی هوش مصنوعی را یاد بگیرند و آنها را در روش‌های آموزشی خود به کار ببرند. معلمان برای بهبود سیستم‌های آموزشی هوش مصنوعی کار می‌کنند و در تحقیقات گسترده و مهارت‌های تحلیلی داده‌ها مشارکت می‌کنند. موسسات باید مهارت‌های مدیریتی مبتکرانه‌ای را برای مدیریت منابع انسانی و هوش مصنوعی کسب کنند. از این رو، ابزارهای هوش مصنوعی به زبان آموزان اجازه می‌دهد تا مهارت‌ها و شایستگی‌های جدیدی را به دست آورند.

4.      جمع‌آوری سیاست های دولت و بهبود سیستم‌سازی داده‌ها

دولت باید مدیریت سیستم آموزشی را با ارائه یک سیستم داده با کیفیت و جامع توسعه دهد. یک سیستم تجزیه و تحلیل داده فراگیر به مؤسسات آموزشی کمک می‌کند تا امکانات پیش‌بینی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را برای تغییر سیستم‌های جمع آوری داده‌ها به دست آورند.

5.      مدیریت اخلاق و شفافیت در جمع آوری داده‌ها

این بدان معناست که مؤسسات در حین اجرای هوش مصنوعی در سیستم آموزشی، نگرانی‌های اخلاقی خود را همچنان دارند. یک سیستم جمع‌آوری داده شفاف باید حفاظت از داده‌های فردی را تضمین کند و حریم خصوصی و مالکیت داده‌های کاربران را حفظ کند.

چگونه از هوش مصنوعی در برنامه های موبایل برای تقویت آموزش و یادگیری استفاده کنیم؟

1.      یادگیری شخصی

اپلیکیشن‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند سبک یادگیری، نقاط قوت و ضعف دانش‌آموز را تجزیه و تحلیل کنند تا یک برنامه یادگیری شخصی ایجاد کنند. با استفاده از یک برنامه یادگیری ماشین، مربیان داده‌های مربوط به زمان پاسخگویی، دقت و حالت یادگیری ترجیحی دانش‌آموز را جمع‌آوری می‌کنند تا یک برنامه مطالعه شخصی ایجاد کنند. این برنامه قسمت‌هایی را که دانش‌آموز در آن مشکل دارد و یک طرح جامع را شناسایی می‌کند. دانش‌آموزان با سرعت خاص خود یاد می‌گیرند و روی قسمت‌هایی تمرکز می‌کنند که نیاز به بهبود دارند.

2.      فناوری تشخیص گفتار

فناوری تشخیص گفتار در میان فناوری‌های متداول هوش مصنوعی برای برنامه‌های کاربردی تلفن همراه قرار دارد. این تکنولوژی به یک سیستم کنترل صدا اشاره دارد که دارای تشخیص گفتار است. به عنوان مثال، آنها زبان طبیعی انسان را تغییر می دهند و با استفاده از تکنیک های هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML) و پردازش زبان طبیعی (NLP) آن را به متن قابل خواندن تبدیل می کنند. امروزه، بسیاری از شرکت‌های توسعه‌دهنده اپلیکیشن موبایل، توابع هوش مصنوعی را در برنامه‌های خود ادغام کرده‌اند و به دانش‌آموزان کمک می‌کنند تا تلفظ و دستور زبان خود را بهبود بخشند. این برنامه برای کمک به دانش آموزان برای بهبود مهارت‌های گفتاری خود بازخورد ارائه می‌دهد.

3.      چت بات‌ها

چت بات‌های ادغام شده در اپلیکیشن‌های تلفن همراه، رابط‌های مکالمه‌ای را برای کارهای مختلف در اختیار کاربران قرار می‌دهند. به عنوان مثال، چت بات‌ها با ارائه پشتیبانی فوری مشتری، پاسخ دادن به سوالات رایج و تعامل موثر با مشتریان، برای بهبود تجربه کاربری برنامه‌های تلفن همراه استفاده می‌شوند. برای ایجاد یک ربات چت برای برنامه تلفن همراه خود، سرویس‌های حرفه‌ای توسعه اپلیکیشن موبایل می‌توانند از پلتفرم‌های چت بات، شامل Dialogflow، IBM Watson، Microsoft Bot Framework و Amazon Lex استفاده کنند.

4.      یادگیری تطبیقی

با کمک الگوریتم‌های یادگیری ماشین، برنامه‌های تلفن همراه مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند عملکرد و داده‌های دانش‌آموزان را تجزیه و تحلیل کنند و تجربیات یادگیری شخصی‌سازی شده را ارائه دهند. برنامه تلفن همراه مجهز به هوش مصنوعی، پیشرفت دانش آموز را ردیابی می کند و قسمت را که دانش آموز در آن با مشکل مواجه است را شناسایی می کند. این برنامه به مربیان کمک می کند تا رویکرد تدریس خود را تنظیم کنند و به دانش آموزان امکان می دهد تجربه یادگیری خود را بهبود بخشند.

5.      تجزیه و تحلیل داده‌ها

اپلیکیشن‌های موبایل می‌توانند داده‌های دانش‌آموز را با یکپارچه‌سازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای شناسایی روندها و الگوهای یادگیری آن‌ها تجزیه و تحلیل کنند. تجزیه و تحلیل داده‌هایی مانند نمرات آزمون دانش‌آموزان، میزان تکمیل تکالیف و سوابق حضور و غیاب. در نتیجه، برنامه‌های تلفن همراه مبتنی بر هوش مصنوعی قسمت‌هایی را شناسایی می‌کنند که دانش‌آموزان ممکن است با مشکل مواجه شوند و به معلمان کمک می‌کنند تا روش‌های تدریس خود را تنظیم کنند. مربیان می توانند برنامه های درسی تعاملی ایجاد کنند که به طور مؤثر نیازهای هر دانش آموز را برآورده کند.

6.      پردازش زبان طبیعی (NLP)

پردازش زبان طبیعی از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به همراه زبان‌شناسی محاسباتی برای پردازش متن و داده‌های صوتی و ایجاد پاسخ استفاده می‌کند. علاوه بر این، پردازش زبان طبیعی مورد استفاده در برنامه‌های تلفن همراه، تعامل زبان طبیعی بین کاربران و برنامه‌ها را تسهیل می‌کند. این امر به شروع گفتار به متن و ربات‌های چت کمک می‌کند. با استفاده از فناوری NLP در اندروید و iOS، شرکت های تلفن همراه از NLP برای برنامه‌های مراقبت های بهداشتی استفاده می کنند. پردازش زبان طبیعی در برنامه های ناوبری GPS، فناوری تشخیص صدا و کمک در ترجمه گوگل نیز استفاده می‌شود.

7.      یادگیری ماشین (ML)

یادگیری ماشین یکی دیگر از مهم‌ترین انواع هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد بدون برنامه‌ریزی صریح، یاد بگیرند و پیشرفت کنند. در برنامه های تلفن همراه، ML می تواند برای شخصی‌سازی محتوا و ارائه توصیه‌هایی بر اساس رفتار و ترجیحات کاربر استفاده شود.

8.      برنامه موبایل بیومتریک

اپلیکیشن موبایل بیومتریک برای دانش آموزان به احراز هویت بیومتریک کمک می‌کند که شامل تشخیص چهره و اسکن اثر انگشت است. این برنامه با استفاده از تشخیص چهره یا اسکن اثر انگشت حضور دانش آموزان در کلاس را ردیابی می‌کند. علاوه بر این، برنامه احراز هویت بیومتریک به دانش آموزان اجازه می‌دهد تا هویت خود را قبل از شروع امتحان تأیید کنند. از این رو، به حفظ امنیت امتحان و جلوگیری از تقلب کمک می‌کند.

و در پایان این که…

هوش مصنوعی (AI) این پتانسیل را دارد که آموزش را از راه‌های مختلف متحول کند، از جمله شخصی‌سازی تجربیات یادگیری، خودکارسازی وظایف اداری، بهبود دسترسی و ارائه بازخورد در زمان واقعی برای دانش آموزان و معلمان. هوش مصنوعی با ارائه بازخورد فوری به دانش‌آموزان به بهبود عملکرد آن‌ها کمک می‌کند و در عین حال به معلمان برای تنظیم راهبردهای تدریس برای بهبود نتایج یادگیری دانش آموزان یاری می‌دهد. با این حال، بسیاری از مؤسسات آموزشی در ادغام مؤثر هوش مصنوعی در شیوه‌های آموزشی خود با چالش‌هایی مواجه هستند. چالش‌ها شامل نگرانی‌های اخلاقی و هزینه بالای ابزارهای هوش مصنوعی است که بسیاری از مدارس و مؤسسات آموزشی را از پذیرش فناوری مبتنی بر هوش مصنوعی در سیستم آموزشی خود باز می‌دارد. برای توسعه بیشتر سیستم آموزشی، سرویس‌های اپلیکیشن موبایل فناوری هوش مصنوعی را در برنامه‌های تلفن همراه خود ادغام کرده‌اند. اپلیکیشن‌های مختلف سبک‌های یادگیری، نقاط قوت و ضعف دانش‌آموزان را تجزیه و تحلیل می‌کنند، بازخورد آنی را ارائه می‌دهند و یک برنامه یادگیری شخصی ایجاد می‌کنند. برنامه‌های تلفن همراه مبتنی بر هوش مصنوعی از فناوری تشخیص گفتار برای کمک به دانش‌آموزان برای بهبود مهارت‌های زبانی خود استفاده می‌کنند. از این رو، هوش مصنوعی در برنامه های تلفن همراه، تجربیات یادگیری شخصی، کارآمد و جذاب را به زبان آموزان ارائه می‌دهد.