Zawartość
- Dostosowane nauczanie
- Lepsze oceny
- Niestandardowe plany lekcji
- Bez błędów, bez stresu - Twój przewodnik krok po kroku do tworzenia oprogramowania zmieniającego życie bez niszczenia życia
- Niestandardowe opinie
- Prognozowanie ścieżki kariery
- Wniosek
Źródło: Haywiremedia / Dreamstime.com
Na wynos:
Uczenie maszynowe rewolucjonizuje sposób nauczania i uczenia się uczniów.
Uczenie maszynowe może potencjalnie na nowo zdefiniować nie tylko sposób, w jaki kształcenie jest prowadzone, ale także sprzyjać wysokiej jakości uczeniu się ze strony uczniów. Prawdopodobnie najważniejszą częścią roli uczenia maszynowego w nauczaniu jest nauczanie zindywidualizowane. Dzięki uczeniu maszynowemu odchodzimy od uniwersalnej metodologii. Uczenie maszynowe może zapewnić niestandardowe nauczanie w klasie, dostarczając informacje zwrotne w czasie rzeczywistym na podstawie indywidualnych zachowań uczniów i innych czynników. Zwiększa to szanse na lepszą naukę. Uczenie maszynowe odgrywa również ważną rolę w ocenach lub ocenach poprzez usuwanie tendencyjności. (Duże zbiory danych również odgrywają dużą rolę w trendach edukacyjnych. Przeczytaj więcej w Jak duże zbiory danych mogą zrewolucjonizować edukację.)
Przeanalizujmy wpływ uczenia maszynowego w dziedzinie doskonałości nauczania.
Dostosowane nauczanie
Zindywidualizowane nauczanie jest bezpośrednim przeciwieństwem uniwersalnej metodologii lub filozofii. Bierze pod uwagę predyspozycje poszczególnych uczniów, szybkość uczenia się, tło, reakcję i inne zmienne. Przetwarza dane w czasie rzeczywistym i przekazuje nauczycielowi informacje zwrotne, dzięki czemu nauczyciel może natychmiast rozpoznać oznaczenie uwagi ucznia lub słabą reakcję i podjąć działania naprawcze. Może to potencjalnie poprawić udział studentów, a tym samym ogólne wyniki. Uczenie maszynowe będzie w stanie wyjaśnić pojęcia, a także wyznaczyć cele dla poszczególnych uczniów. Z drugiej strony nauczyciele będą mogli sprawdzić, czy uczniowie są w stanie przyswoić sobie pojęcia. Na podstawie tych opinii nauczyciele mogą odpowiednio zmienić lub zmodyfikować metodologię, program nauczania lub tematy. Rezultat jest bardziej dokładny i ukierunkowany na osoby. Mówiąc najprościej, uczenie maszynowe dokonuje analizy w oparciu o dane poszczególnych uczniów i sprawia, że proces decyzyjny jest automatyczny i jednolity.
Lepsze oceny
Ocena jest ważną częścią branży dydaktycznej. Technologia uczenia maszynowego może pomóc nauczycielom w obiektywnej ocenie lub ocenie testów i zapewnić informacje zwrotne. Aplikacje uczenia maszynowego mogą przeprowadzać ocenę i zapewniać wyniki. Proces ten jest obsługiwany przez maszyny, usuwając interwencję człowieka i pomagając usunąć ludzkie uprzedzenia lub uprzedzenia z procesu.
Jednocześnie jednak musimy pamiętać, że oceny dokonuje się za pomocą algorytmów uczenia maszynowego na podstawie pliku danych. Dlatego może być wymagana interwencja człowieka w zależności od przypadku. Na przykład, w sytuacjach takich jak ocena pracy naukowej, praca interaktywna, egzamin ustny itp., Nadal konieczna jest interwencja człowieka. Ogólnie proces oceny jest usprawniony, dokładniejszy i bezstronny dzięki pomocy uczenia maszynowego.
Niestandardowe plany lekcji
Do tej pory plany lekcji zostały opracowane w sposób ogólny, więc są one tym samym planem dla wszystkich uczniów. Jednak uczniowie mają różne rodzaje umiejętności uczenia się, więc ten sam plan lekcji może nie być idealny dla wszystkich uczniów. Wyobraź sobie scenariusz, w którym uczeń jest w stanie szybko uczyć się dzięki reprezentacjom wizualnym / rysunkom / diagramom, ale otrzymuje on materiał do nauki na podstawie - uczeń może mieć trudności z nauką materiału.
Przed sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym nie było praktycznego sposobu na wykrycie tego i znalezienie możliwego rozwiązania. W rezultacie wywiera ogromną presję na ucznia i czasami prowadzi do niepowodzenia, chociaż uczeń mógł mieć duży potencjał. Gdyby materiał został zaprezentowany inaczej, student mógł łatwo go zrozumieć i nauczyć się go.
Aplikacje AI są świetnym rozwiązaniem tej sytuacji. Niestandardowe plany lekcji mogą potencjalnie przyczynić się do lepszego uczenia się, ponieważ technologia może oceniać dane uczniów i określać najlepsze metody uczenia się. Określi również lepsze mapowanie przedmiotów na podstawie zainteresowania uczniów.
Bez błędów, bez stresu - Twój przewodnik krok po kroku do tworzenia oprogramowania zmieniającego życie bez niszczenia życia
Nie możesz poprawić swoich umiejętności programistycznych, gdy nikt nie dba o jakość oprogramowania.
Niestandardowe opinie
Informacje zwrotne są ważną częścią każdego systemu uczenia się. Również w nauczaniu informacja zwrotna jest jednym z najważniejszych elementów. Kiedy mówimy o sprzężeniu zwrotnym, oznacza to sprzężenie zwrotne w zakresie 360 stopni. Tutaj dotyczy zarówno ucznia, jak i nauczyciela. Uczenie maszynowe analizuje dane uczniów (ocenianie, odsetki, wyniki, zachowanie itp.) I zapewnia informacje zwrotne. Uczenie maszynowe analizuje również dane nauczycieli (nauczany przedmiot, metodę nauczania, akceptację itp.) I przygotowuje informacje zwrotne. Ta opinia pomaga obu stronom. Uczniowie są w stanie uzyskać konstruktywną informację zwrotną i działać odpowiednio, aby uzyskać lepsze wyniki. Z drugiej strony nauczyciele są w stanie dostosować się, aby zapewnić lepsze doświadczenie w nauczaniu.Podczas gdy nauczyciel już udziela informacji zwrotnych od uczniów, uczenie maszynowe pójdzie dalej i głębiej. Będzie oceniał zachowanie uczniów, odpowiedzi i dane historyczne, dojdzie do wniosków opartych na danych i zapewni obiektywne informacje zwrotne. Jeśli chodzi o oceny, wyeliminuje to możliwość uprzedzeń ludzi, zapewniając informacje zwrotne.
Prognozowanie ścieżki kariery
Jest to jeden z obszarów, w którym uczniowie mogą się zdezorientować i podjąć decyzję, która może się nie powieść najlepiej. Ścieżka kariery studenta jest bardzo ważna dla ich przyszłości. Jeśli ścieżka nie zostanie wybrana ostrożnie, może to skutkować frustracją i rozczarowaniem. Zasadniczo na decyzję o ścieżce kariery ucznia może wpływać wiele czynników, w tym zawód rodzinny, rodzice i sąsiedzi - i oczywiście najbardziej lukratywne opcje kariery. Jednak najważniejszej rzeczy brakuje: zainteresowanie indywidualnego studenta. Istotną rolę może odegrać sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe. Aplikacje uczenia maszynowego do prognozowania ścieżki kariery są w stanie śledzić zainteresowania, predyspozycje i niechęci uczniów. Analizuje zachowanie i reakcje uczniów. Na podstawie analizy może rzetelnie przewidzieć obszary zainteresowań, w których uczeń może się wyróżniać. (Aby uzyskać więcej informacji na temat najnowocześniejszej edukacji, zobacz Edukacja musi przejść do chmury).
Wniosek
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mają ogromny wpływ na przemysł edukacyjny. Przed wprowadzeniem sztucznej inteligencji / uczenia maszynowego powszechnie stosowano ogólne, uniwersalne podejście. W rezultacie uczniowie zostali zmuszeni do dostosowania stylu uczenia się do planu lekcji, a nie na odwrót. Z drugiej strony, nauczyciele mieli wiele problemów, próbując zrozumieć potrzeby uczniów i możliwe rozwiązania. Tak więc doświadczenie w nauczaniu i wskaźnik sukcesu nie był zgodny z oczekiwaniami. Wraz z pojawieniem się uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji staje się ono coraz bardziej skoncentrowane, dokładne i odnosi sukcesy. Uczenie maszynowe, jeśli zostanie wykorzystane, może zrewolucjonizować nauczanie oparte tylko na danych. W niedalekiej przyszłości uczenie maszynowe będzie bardziej wydajne i przyniesie jeszcze lepsze wyniki.