همایش آروین البرز HLJR 1 3 Methods for optimizing collaborative learning using artificial intelligence technologies in group and interactive learning environments روش‌های بهینه‌سازی آموزش مشارکتی با استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی در محیط‌های آموزشی گروهی و تعاملی 46 59 10.22051/jera.2021.31891.2698 FA زهرا دانشجوی دکترای علوم تربیتی، گرایش برنامه ریزی درسی، دانشکده علوم تربیتی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم و تحقیقات، تهران، ایران 2025 04 21 Cooperative learning, as one of the most effective group learning approaches, plays a key role in developing social skills, problem solving, and deep learning by emphasizing interaction and collaboration among learners. With the emergence of new technologies such as artificial intelligence (AI), unique opportunities have been provided to improve and enhance the quality of this type of education. Artificial intelligence, with its intelligent capabilities such as complex data analysis, behavioral pattern recognition, and customized solutions, can bridge the gaps in cooperative learning and take the individual and group learning experience to a new level. The present study examines the methods and techniques of artificial intelligence in optimizing cooperative learning processes and explains the role of advanced tools such as machine learning algorithms, natural language processing (NLP), and recommender systems in analyzing group interactions and providing educational suggestions specific to each learner. Also, the impact of big data analytics on identifying strengths and weaknesses of group learning and providing intelligent solutions to improve interactions in interactive environments has been investigated. In addition, challenges such as data privacy, ethical issues, high costs, and the need for advanced technical infrastructure to implement AI-based technologies in educational environments have been analyzed, and practical solutions to overcome these obstacles have been proposed. The findings show that the use of AI tools can not only improve the quality and efficiency of collaborative learning, but also enable continuous evaluation of learning processes and their adaptation to the needs of individuals and groups. Finally, this study provides suggestions for future research and developments in the design of intelligent interactive systems that can transform the learning experience in group and collaborative environments. آموزش مشارکتی به‌عنوان یکی از مؤثرترین رویکردهای یادگیری گروهی، با تأکید بر تعامل و همکاری میان فراگیران، نقشی کلیدی در توسعه مهارت‌های اجتماعی، حل مسئله و یادگیری عمیق ایفا می‌کند. با ظهور فناوری‌های نوینی همچون هوش مصنوعی (AI)، فرصت‌هایی کم‌نظیر برای بهبود و ارتقای کیفیت این نوع آموزش فراهم شده است. هوش مصنوعی، با قابلیت‌های هوشمندانه خود از جمله تحلیل داده‌های پیچیده، شناسایی الگوهای رفتاری و ارائه راهکارهای سفارشی‌شده، می‌تواند شکاف‌های موجود در آموزش مشارکتی را برطرف ساخته و تجربه یادگیری فردی و گروهی را به سطحی جدید برساند. پژوهش حاضر به بررسی روش‌ها و تکنیک‌های هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندهای یادگیری مشارکتی می‌پردازد و نقش ابزارهای پیشرفته‌ای همچون الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی (NLP) و سیستم‌های توصیه‌گر در تحلیل تعاملات گروهی و ارائه پیشنهادهای آموزشی مختص به هر یادگیرنده را تبیین می‌کند. همچنین، تأثیر تحلیل داده‌های کلان بر شناسایی نقاط قوت و ضعف یادگیری گروهی و ارائه راهکارهای هوشمندانه برای بهبود تعاملات در محیط‌های تعاملی بررسی شده است. علاوه بر این، چالش‌هایی از جمله حریم خصوصی داده‌ها، مسائل اخلاقی، هزینه‌های بالا و نیاز به زیرساخت‌های فنی پیشرفته برای اجرای فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در محیط‌های آموزشی نیز تحلیل شده و راهکارهایی عملی برای غلبه بر این موانع مطرح شده است. یافته‌ها نشان می‌دهند که استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی می‌تواند نه‌تنها کیفیت و کارایی آموزش مشارکتی را بهبود بخشد، بلکه امکان ارزیابی مستمر فرآیندهای یادگیری و تطبیق آن‌ها با نیازهای افراد و گروه‌ها را فراهم کند. این پژوهش در نهایت، پیشنهاداتی برای تحقیقات و پیشرفت‌های آینده در راستای طراحی سیستم‌های هوشمند تعاملی ارائه می‌دهد که بتوانند تجربه یادگیری در محیط‌های گروهی و مشارکتی را دگرگون کنند. /downloadfilepdf/516268