ناصر بهاری، معاون مدیرکل دفتر تحلیل و نظارت بر امور فرهنگی-تربیتی و سرمایه انسانی دبیرخانه هیات‌موسس دانشگاه آزاد:استفاده از هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف به بهبود عملکرد و افزایش کارایی در سازمان‌ها منجرشده است. دانشگاه‌ها نیز با توجه به نیازهای جامعه برای دستیابی به دانشجویان با توانمندی‌های بالا و همچنین ارائه خدمات آموزشی با‌کیفیت، نیاز به بهبود در فرآیندها و اصول مدیریت آموزشی دارند. در این راستا، استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود عملکرد و افزایش کارایی مدیران آموزشی در دانشگاه کمک کند.
براین اساس، در دانشگاه‌ها به صورت ملموسی می‌توان از هوش مصنوعی برای بهبود مدیریت آموزشی استفاده کرد. با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان به صورت خودکار داده‌های آموزشی را جمع‌آوری و تحلیل کرد، مشکلات آموزشی را شناسایی و فرآیند تدریس را بهبود بخشید. همچنین، با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان به صورت خودکار نتایج آموزشی دانشجویان را پیش‌بینی و فرآیند ارزیابی دانشجویان را ساماندهی کرد. با توجه به پیچید‌گی‌های فرآیند برنامه‌ریزی درسی و تعدد دانشجویان، استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی می‌تواند بهبود عملکرد و افزایش کارایی مدیران آموزشی در دانشگاه را فراهم سازد.
پیش‌نیازهای مدیریت آموزشی براساس هوش مصنوعی
هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده، قادر به تحلیل داده‌ها و پردازش آنها به صورت خودکار است. این فناوری در حوزه‌های مختلفی مانند صنعت، پزشکی، بازاریابی و... کاربرد فراوانی دارد. در حوزه آموزش نیز می‌توان از هوش مصنوعی برای بهبود عملکرد مدیران آموزشی استفاده کرد.
برای استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت آموزشی در دانشگاه، نیازمند پیش‌نیازهای زیر هستیم.
* دسترسی به داده‌های آموزشی
* پردازش قابل اطمینان داده‌ها
* توانایی تحلیل داده‌ها
* توانایی پردازش هوش مصنوعی
* تکنولوژی اطلاعات پیشرفته
* توانایی پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی
دانشگاه‌ها برای اینکه بتوانند از هوش مصنوعی در امور آموزش استفاده کنند در ابتدا می‌بایست درخصوص توانمند‌سازی کارشناسان و مدیران آموزشی و سایر حوزه‌ها برنامه‌ریزی و اقدامات ضروری را انجام داده و آمادگی لازم برای استفاده سرمایه انسانی دانشگاه از فناوری‌های نوین را کسب کنند.
تاثیر هوش مصنوعی بر آینده مدیریت آموزشی
استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت آموزشی، تاثیرات بسیاری دارد که برخی از تاثیرات این فناوری عبارتند از:
* بهبود کارایی: با استفاده از هوش مصنوعی، مدیران آموزشی می‌توانند فرآیند تدریس و ارزیابی دانشجویان را بهبود بخشید و در نتیجه، کارایی سازمان را افزایش دهند.
*بهبود کیفیت آموزش: با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان به صورت خودکار داده‌های آموزشی را جمع‌آوری و تحلیل کرد و در نتیجه، بهبود کیفیت آموزش را فراهم کرد.
* شناسایی مشکلات آموزشی: با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان مشکلات آموزشی را شناسایی و در نتیجه، بهبود فرآیند آموزش را حاصل کرد.
*پیش‌بینی نتایج آموزشی: با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان به صورت خودکار نتایج آموزشی دانشجویان را پیش‌بینی کرد.
همچنین، برای استفاده بهینه از هوش مصنوعی در مدیریت آموزشی در دانشگاه، نیازمند آموزش مدیران آموزشی در حوزه هوش مصنوعی، استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی برای جمع‌آوری و تحلیل داده‌های آموزشی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی نتایج آموزشی دانشجویان هستیم. با این اقدامات، مدیران آموزشی در دانشگاه می‌توانند عملکرد و کارایی خود را بهبود بخشند و فرآیند آموزشی را بهبود دهند.
استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت آموزشی در دانشگاه‌ها می‌تواند بهبود فرآیند یادگیری دانشجویان را نیز به همراه داشته باشد. با استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی، می‌توان به صورت دقیق و سریع نقاط ضعف و قوت دانشجویان را شناسایی کرد و به این ترتیب، برنامه‌های آموزشی را براساس نیازهای دانشجویان تنظیم کرد.
ابعاد سیاستگذاری استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت آموزشی
به نظر می‌رسد توسعه هوش مصنوعی در مدیریت آموزشی دانشگاه‌ها می‌تواند بهبود قابل توجهی در کیفیت آموزش و یادگیری دانشجویان داشته باشد. برای بهره‌برداری بهینه از هوش مصنوعی در مدیریت آموزشی در دانشگاه، راهکارهای و توصیه‌های زیر را می‌توان به کار گرفت.
1. آموزش مدیران آموزشی در حوزه هوش مصنوعی
2. پایش، جمع‌آوری، دسترسی و تحلیل داده‌های آموزشی
3. پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی نتایج آموزشی دانشجویان
4. ساماندهی و تحلیل داده‌ها: استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای جمع‌آوری، تحلیل و ساماندهی داده‌های آموزشی، شامل نتایج امتحانات، مشخصات دانشجویان و سایر اطلاعات مربوط به آموزش، می‌تواند به مدیران آموزشی کمک کند تا تصمیمات بهتری درخصوص برنامه‌ریزی و مدیریت منابع آموزشی بگیرند.
5. ساماندهی برنامه‌های آموزشی: استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی نیازهای آموزشی دانشجویان و تعیین برنامه‌های آموزشی مناسب برای آنها، می‌تواند به دانشجویان کمک کند تا بهترین تجربه آموزشی را داشته باشند.
6. ساماندهی ارتباطات: استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای ساماندهی و ارتباط با دانشجویان و اساتید، می‌تواند بهبود قابل توجهی در کیفیت ارتباطات و اطلاع‌رسانی در دانشگاه‌ها داشته باشد.
7. ساماندهی فرآیندهای اداری: استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای ساماندهی و بهینه‌سازی فرآیندهای اداری، مانند ثبت‌نام، صدور گواهینامه و ترتیب کلاس‌های درسی، می‌تواند به دانشگاه‌ها کمک کند تا به صورت موثرتر و بهینه‌تر عمل کنند.
8. طراحی سیستم‌های یادگیری: استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای طراحی سیستم‌های یادگیری هوشمند، مانند سامانه‌های یادگیری آنلاین، می‌تواند به دانشجویان کمک کند تا بهترین تجربه آموزشی را داشته باشند و به صورت موثرتر و بهینه‌تر یاد بگیرند.
9. سامانه پشتیبانی تصمیم‌گیری: استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری در مورد مسائل مختلف در دانشگاه، مانند تعیین اولویت‌های آموزشی، تخصیص منابع و بودجه، و موارد دیگر، می‌تواند به مدیران آموزشی کمک کند تا تصمیمات بهتری بگیرند.
10. تشخیص نیازهای دانشجویان: استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تشخیص نیازهای دانشجویان در زمینه‌های مختلف، مانند رشته تحصیلی، سطح دانش، علاقه‌مندی‌ها و موارد دیگر، می‌تواند به دانشگاه‌ها کمک کند تا برنامه‌های آموزشی مناسب‌تری را برای دانشجویان خود طراحی کنند.
11. تشخیص مشکلات آموزشی: استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تشخیص مشکلات آموزشی دانشجویان، مانند عدم فهم مفاهیم، عدم تمرکز و...، می‌تواند به دانشگاه‌ها کمک کند تا به صورت سریع و بهینه به مشکلات دانشجویان پاسخ دهند.
12. تعامل با دانشجویان: استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تعامل با دانشجویان، مانند پاسخ به سوالات، ارائه راهنمایی‌های آموزشی و...، می‌تواند به دانشگاه‌ها کمک کند تا به صورت بهینه‌تر با دانشجویان خود ارتباط برقرار کنند.
13. تشخیص تغییرات آموزشی: استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تشخیص تغییرات آموزشی در دانشگاه، مانند تغییرات در برنامه‌های آموزشی، روش‌های یادگیری و...، می‌تواند به دانشگاه‌ها کمک کند تا به صورت سریع و بهینه به تغییرات پاسخ دهند و برنامه‌های آموزشی خود را به‌روز کنند.
14. پیش‌بینی موفقیت دانشجویان: با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، می‌توان به دانشگاه‌ها کمک کرد تا بتوانند موفقیت دانشجویان را پیش‌بینی کنند و در صورت نیاز، اقدامات لازم را برای بهبود‌شان انجام دهند.
15. ارائه پیشنهادهای آموزشی: با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، می‌توان به دانشگاه‌ها کمک کرد تا براساس علاقه‌مندی‌ها، سطح دانش و نیازهای دانشجویان، پیشنهادهای آموزشی مناسب‌تری را به آنها ارائه کنند.
16. بهبود فرآیند ارزیابی: با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، می‌توان به دانشگاه‌ها کمک کرد تا فرآیند ارزیابی دانشجویان را بهبود بخشند، به صورت سریع و دقیق امتیازدهی کنند و از احتمال خطاهای انسانی کاسته شود.
17. بهبود فرآیند انتخاب رشته: با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، می‌توان به دانشگاه‌ها کمک کرد تا فرآیند انتخاب رشته دانشجویان را بهبود بخشند، با توجه به علاقه‌مندی‌ها، سطح دانش و نیازهای آنها.
18. بهبود فرآیند انتخاب استاد: با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، می‌توان به دانشگاه‌ها کمک کرد تا فرآیند انتخاب استاد را بهبود بخشند، با توجه به تخصص و تجربه استادان و نیازهای درسی دانشجویان.
چند توصیه راهبردی
* توسعه استراتژی جامع برای انتقال دانش و تجربه‌های آموزشی به هوش مصنوعی و اینترنت اشیا، IOT به‌منظور افزایش کیفیت آموزش و یادگیری در دانشگاه
*ایجاد سیاست‌ها و راهکارهایی برای استفاده بهینه از هوش مصنوعی در ارزیابی و اندازه‌گیری عملکرد دانشجویان و اساتید، به‌منظور بهبود فرآیندهای آموزشی و ارتقای کارایی دانشگاه
*توسعه سیاست‌های مشخص برای حفاظت از اطلاعات شخصی دانشجویان و اساتید در فرآیندهای استفاده از هوش مصنوعی در آموزش، به‌منظور حفظ حریم خصوصی و امنیت اطلاعات
*ارتقای زیرساخت‌های فناوری اطلاعات و ارتباطات، ICT در دانشگاه، به‌منظور افزایش قابلیت اطمینان و سرعت استفاده از هوش مصنوعی در فرآیندهای آموزشی
*توسعه سیاست‌های آموزشی و پژوهشی برای ترویج و توسعه فناوری‌های نوین مبتنی‌بر هوش مصنوعی در دانشگاه، به‌منظور افزایش توانمندی‌های دانشگاه در حوزه فناوری
*ایجاد برنامه‌های آموزشی برای اساتید و کارکنان دانشگاه به‌منظور آشنایی با فناوری‌های هوش مصنوعی و روش‌های استفاده از آن در فرآیندهای آموزشی
*ارتقای تجهیزات و تکنولوژی‌های مورد نیاز برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی و IOT در دانشگاه، به‌منظور افزایش کارایی و کاربردی بودن این فناوری‌ها در محیط آموزشی
*توسعه یک سیستم مدیریت دانش بر پایه هوش مصنوعی، به‌منظور جمع‌آوری، ذخیره و به اشتراک‌گذاری دانش و تجربه‌های آموزشی در دانشگاه
*ارتقای بسترهای ارتباطی و همکاری بین دانشگاه و صنعت در حوزه هوش مصنوعی، به‌منظور افزایش انتقال فناوری و ایجاد فرصت‌های شغلی برای دانشجویان
*توسعه یک راهبرد جامع برای ادغام هوش مصنوعی و IOT در برنامه‌های آموزشی و پژوهشی دانشگاه، به‌منظور افزایش نوآوری و کارآمدی در فعالیت‌های علمی و آموزشی
رضایت بیشتر با استفاده از هوش مصنوعی در فرآیندهای آموزشی
برای رسیدن به کیفیت مطلوب آموزشی در دانشگاه باید به سطح مدیران آموزشی دانشگاه نیز توجه شود، در دانشگاه‌ها بیشتر برای رسیدن به کیفیت آموزش سعی می‌شود به شاخص‌ها و مولفه‌هایی همچون سرفصل‌های آموزشی، نحوه تدریس استاد و... توجه شود هر چند که مساله بسیار مهمی هست ولی نباید از تاثیر مدیران و کارشناسان اجرایی در رسیدن به کیفیت آموزش مطلوب غافل ماند. در عصر جدید با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان در حوزه مدیریت آموزشی در دانشگاه‌ها تحول رضایت‌بخشی ایجاد کرد و می‌توان بهبود عملکرد و افزایش کارایی مدیران آموزشی را فراهم کرد. همچنین، با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان به صورت خودکار داده‌های آموزشی را جمع‌آوری و تحلیل کرد، مشکلات آموزشی را شناسایی کرد و فرآیند تدریس را بهبود بخشید. با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان به صورت خودکار نتایج آموزشی دانشجویان را پیش‌بینی کرد و فرآیند ارزیابی دانشجویان را ساماندهی کرد. برای بهره‌برداری بهینه از هوش مصنوعی در مدیریت آموزشی در دانشگاه، نیازمند تکنولوژی اطلاعات پیشرفته، دسترسی به داده‌های آموزشی، توانایی تحلیل داده‌های آموزشی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی هستیم. با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان در پیش‌بینی نتایج آموزشی دانشجویان نیز موثر بود. با تحلیل دقیق داده‌های آموزشی و استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، می‌توان پیش‌بینی کرد که کدام یک از دانشجوها به چه نتایجی خواهند رسید و در نتیجه، برنامه‌های آموزشی را براساس این پیش‌بینی‌ها تنظیم کرد.
به صورت کلی، استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت آموزشی در دانشگاه‌ها می‌تواند بهبود عملکرد و کارایی مدیران آموزشی و همچنین بهبود فرآیند یادگیری دانشجویان را به همراه داشته باشد. با توجه به اینکه هوش مصنوعی به‌عنوان یکی از فناوری‌های پیشرفته در حال گسترش است، استفاده از آن در حوزه آموزش و حتی سایر حوزه‌های دانشگاه به‌عنوان یک راهکار موثر و پرکاربرد در بهبود کیفیت آموزش و همچنین پیشرفت در سایر حوزه‌های دانشگاه مطرح شده است که می‌توان از این ظرفیت به صورت قابل توجه و مطلوبی بهره‌برداری کرد.
