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doi no：10.36713/epra19806摘要人工智能（AI）在教育技术中的整合具有变革性的潜力，尤其是对于残疾学生而言。本研究探讨了针对满足残疾学习者独特需求的AI驱动的自适应学习系统的开发和评估。采用实验方法，研究表明了AI如何增强可访问性，参与度和学习成果。的发现表明，AI系统在个性化教育经验方面大大优于传统方法，这表明了包容性教育的有希望的指示。关键字：AI，自适应学习，残疾，教育技术，包容性介绍教育技术的发展改变了学习环境，实现了个性化的教学和改善的访问。但是，传统系统通常无法满足残疾学生的各种需求，这些学生需要量身定制的方法来克服身体，感觉和认知障碍。人工智能（AI）具有实时数据分析和动态适应性的能力，提供了一种新颖的解决方案。残疾学生面临诸如获得资源的机会有限，住宿不足以及在传统学习环境中缺乏包容性等挑战。由AI提供支持的自适应学习系统可以动态调整教学材料，步伐和交付方法，以满足每个学习者的独特需求。这种能力不仅可以增强学习成果，还可以培养更具包容性和公平的教育经验。本研究调查了AI驱动的自适应学习技术在教育中弥合可访问性差距的潜力。通过利用机器学习算法和用户反馈循环，这些系统可以提供个性化的学习途径，从而确保包容性。主要目标是评估AI在解决残疾学生面临的挑战和培养公平教育方面的挑战。文献评论2.1自适应学习技术自适应学习系统根据学习者的表现和偏好调整内容交付。这些系统使用算法来分析数据，例如测试分数，交互模式以及在创建个性化学习体验的任务上花费的时间。当前的平台，例如可汗学院和Coursera，采用基本算法来量身定制体验。但是，由于对可访问性需求的考虑不足，他们对残疾用户的功效仍然有限。研究表明，尽管这些平台可以增强参与度和性能，但它们缺乏关键特征，例如视觉上或听力受损的辅助技术。有效的自适应系统必须集成强大的可访问性工具，以确保所有学生都能从其潜力中受益。2.2 AI在教育AI中的AI应用程序范围从智能辅导系统到预测分析。 智能辅导系统使用AI模拟一对一的交互，提供个性化的反馈和建议。 预测分析可以识别出高风险的学生，从而实现早期干预。2.2 AI在教育AI中的AI应用程序范围从智能辅导系统到预测分析。智能辅导系统使用AI模拟一对一的交互，提供个性化的反馈和建议。预测分析可以识别出高风险的学生，从而实现早期干预。
利用人工智能发展...
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