تحلیل استفاده از الگوریتم‌های تکاملی در بهینه‌سازی سیستم‌های آموزشی تطبیقی

چکیده

این مقاله به تحلیل جامع استفاده از الگوریتم‌های تکاملی در بهینه‌سازی سیستم‌های آموزشی تطبیقی می‌پردازد. با توجه به افزایش استفاده از محیط‌های یادگیری شخصی‌سازی شده، سیستم‌های آموزشی تطبیقی به عنوان ابزارهای حیاتی برای پاسخگویی به نیازهای متنوع یادگیرندگان مطرح شده‌اند. الگوریتم‌های تکاملی که با الهام از فرآیندهای تکاملی طبیعی توسعه یافته‌اند، راه‌حل‌های قدرتمندی برای بهینه‌سازی عناصر مختلف این سیستم‌ها از جمله شخصی‌سازی محتوا، مسیرهای یادگیری و تخصیص منابع ارائه می‌دهند. این مطالعه به بررسی مهم‌ترین الگوریتم‌های تکاملی از جمله الگوریتم ژنتیک، بهینه‌سازی کلونی مورچگان، و الگوریتم‌های بهینه‌سازی چندهدفه پرداخته و کارایی آن‌ها را در جنبه‌های مختلف یادگیری تطبیقی تحلیل می‌کند. نتایج تحلیل نشان می‌دهد که در حالی که این الگوریتم‌ها به طور قابل توجهی به بهبود کارآیی و شخصی‌سازی تجربیات یادگیری کمک می‌کنند، چالش‌هایی مانند مسائل همگرایی و پیچیدگی محاسباتی نیز وجود دارند. این مقاله همچنین شکاف‌های موجود در ادبیات پژوهشی را شناسایی کرده و پیشنهاداتی برای پژوهش‌های آینده ارائه می‌دهد، به ویژه تأکید بر نیاز به مطالعات بلندمدت و ادغام الگوریتم‌های تکاملی با روش‌های دیگر هوش مصنوعی.