Obsah
- Individuální výuka
- Lepší hodnocení
- Vlastní plány lekce
- Žádné chyby, žádný stres - Váš průvodce krok za krokem k vytváření softwaru pro změnu života, aniž by došlo ke zničení vašeho života
- Vlastní zpětná vazba
- Předpověď kariérní cesty
- Závěr
Zdroj: Haywiremedia / Dreamstime.com
Odnést:
Strojové učení přináší revoluci v tom, jak se vyučují hodiny a jak se studenti učí.
Strojové učení může potenciálně nově definovat nejen způsob vzdělávání, ale také podporovat kvalitní učení ze strany studentů. Pravděpodobně nejdůležitější součástí role strojového učení ve výuce je přizpůsobená výuka. Se strojovým učením se posunujeme od metodiky univerzální velikosti. Strojové učení slibuje poskytovat vlastní výuku ve třídě poskytováním zpětné vazby v reálném čase na základě chování jednotlivých studentů a dalších faktorů. Tím se zvyšuje šance na lepší učení. Strojové učení také hraje důležitou roli při hodnoceních nebo hodnoceních tím, že odstraňuje zkreslení. (Velká data také hrají velkou roli ve vzdělávacích trendech. Další informace naleznete v části Jak velká data mohou revoluci ve vzdělávání změnit.)
Pojďme prozkoumat dopad strojového učení v oblasti excelence výuky.
Individuální výuka
Přizpůsobená výuka je přímým opakem univerzální metodiky nebo filozofie. Zohledňuje individuální schopnosti studentů, rychlost učení, pozadí, odezvu a další proměnné. Zpracovává data v reálném čase a poskytuje zpětnou vazbu učiteli, aby učitel mohl okamžitě rozpoznat příznak pozornosti studenta nebo špatnou reakci a podniknout nápravná opatření. To může potenciálně zlepšit účast studentů a tím i celkové výsledky. Strojové učení umí vysvětlit pojmy a stanovit cíle pro jednotlivé studenty. Na druhé straně budou učitelé schopni sledovat, zda jsou studenti schopni koncepty strávit. Na základě této zpětné vazby mohou pedagogové podle toho změnit nebo upravit metodiku, učební plán nebo témata. A výsledek je přesnější a cílenější pro jednotlivce. Zjednodušeně řečeno, strojové učení provádí analýzu na základě individuálních dat studentů a činí proces rozhodování automatickým a jednotným.
Lepší hodnocení
Hodnocení je hlavní součástí školního průmyslu. Technologie strojového učení může učitelům pomoci objektivně posoudit nebo vyhodnotit testy a poskytnout zpětnou vazbu. Aplikace strojového učení mohou provádět hodnocení a poskytovat skóre. O tento proces se starají stroje, odstraňuje lidský zásah a pomáhá odstraňovat lidské předsudky nebo zaujatost z procesu.
Zároveň si však musíme pamatovat, že hodnocení se provádí pomocí algoritmů strojového učení na základě datového zdroje. Proto může být nutný určitý zásah člověka případ od případu. Například při takových příležitostech, jako je hodnocení výzkumných prací, interaktivní práce, ústní zkouška atd., Je stále nutná nějaká lidská intervence. Celkově je proces hodnocení zefektivněn, přesnější a nestrannější pomocí strojového učení.
Vlastní plány lekce
K dnešnímu dni byly učební plány vypracovány obecným způsobem, takže jsou stejnými plány pro všechny studenty. Studenti však mají různé typy učebních schopností, takže stejný plán lekcí nemusí být ideální pro všechny studenty. Představte si scénář, ve kterém se student dokáže rychle učit prostřednictvím vizuálních reprezentací / obrázků / diagramů, ale je mu dán studijní materiál založený na základech - student se může s materiálem učit.
Před AI a strojovým učením neexistoval praktický způsob, jak to zjistit a najít možné řešení. Výsledkem je, že na studenta působí ohromný tlak a někdy vede k neúspěchu, i když student mohl mít dobrý potenciál. Pokud byl materiál prezentován pouze odlišně, student to mohl snadno pochopit a naučit se jej.
Aplikace AI jsou skvělým řešením této situace. Vlastní plány lekce mohou potenciálně vést k lepšímu učení, protože technologie dokáže posoudit studentská data a určit nejlepší metody, kterými se studenti mohou učit. Bude také určovat lepší mapování předmětů na základě zájmu studentů.
Žádné chyby, žádný stres - Váš průvodce krok za krokem k vytváření softwaru pro změnu života, aniž by došlo ke zničení vašeho života
Nemůžete zlepšit své programovací schopnosti, když se nikdo nestará o kvalitu softwaru.
Vlastní zpětná vazba
Zpětná vazba je důležitou součástí každého vzdělávacího systému. Také ve výuce je zpětná vazba jednou z nejdůležitějších složek. Když mluvíme o zpětné vazbě, znamená to 360stupňovou zpětnou vazbu. Zde se aplikuje na studenty i učitele. Strojové učení analyzuje studentská data (třídění, zájem, skóre, chování atd.) A poskytuje zpětnou vazbu. Strojové učení také analyzuje data učitelů (vyučovaný předmět, způsob výuky, přijetí atd.) A připravuje zpětnou vazbu. Tato zpětná vazba pomáhá oběma stranám. Studenti jsou schopni získat konstruktivní zpětnou vazbu a jednat podle toho, aby získali lepší výsledky. Na druhé straně jsou učitelé schopni přizpůsobit se tak, aby poskytovali lepší výuku.Zatímco učitel již poskytuje zpětnou vazbu studentům, strojové učení půjde dále a hlouběji. Posoudí chování studentů, odpovědi a historická data a dospěje k závěrům založeným na datech a poskytne objektivní zpětnou vazbu. Pokud jde o hodnocení, vyloučí to možnost předsudků člověka a poskytne zpětnou vazbu.
Předpověď kariérní cesty
To je jedna z oblastí, kde se studenti mohou zmást a učinit rozhodnutí, které nemusí fungovat nejlépe. Profesní cesta studenta je velmi důležitá pro jejich budoucnost. Pokud není cesta vybrána pečlivě, může být výsledkem frustrace a zklamání. Obecně může být rozhodnutí o kariérním postupu studenta výrazně ovlivněno řadou faktorů, včetně rodinné profese, rodičů a sousedů - a samozřejmě nejlukrativnějších možností kariéry. Nejdůležitější věc však chybí: zájem jednotlivého studenta. Hlavní roli zde může hrát umělá inteligence a strojové učení. Aplikace strojového učení pro predikci kariérního postupu jsou schopny sledovat zájem studentů, schopnosti a nemilosti. Analyzuje chování a reakce studentů. Na základě analýzy může spravedlivě předpovědět oblasti zájmu, ve kterých může student vyniknout. (Další informace o špičkovém vzdělávání naleznete v části Vzdělávání se musí proměnit v cloud.)
Závěr
Umělá inteligence a strojové učení mají obrovský dopad na učební průmysl. Před zavedením umělé inteligence / strojového učení se běžně používal obecný přístup univerzální pro všechny velikosti. V důsledku toho byli studenti nuceni pokusit se přizpůsobit svůj styl učení spíše plánu hodin než opačným směrem. Na druhé straně se pedagogové potýkali s mnoha problémy a snažili se pochopit potřeby studentů a možná řešení. Takže zkušenost s učením a míra úspěšnosti nebyla podle očekávání. S příchodem strojového učení a umělé inteligence se stává více zaměřeným, přesnějším a úspěšnějším. Strojové učení, pokud je využito, může revoluci učit na základě dat. V blízké budoucnosti bude strojové učení efektivnější a přinese ještě lepší výsledky.