مستقبل التعلم الآلي في التعليم: قائمة بالتطبيقات الملهمة

أصبح التعلم الآلي جزءًا لا يتجزأ من صناعات متعددة. من المركبات المستقلة إلى متاجر التجارة الإلكترونية ، يجد التعلم الآلي تطبيقات في كل جانب من جوانب حياتنا اليومية تقريبًا.

ومع ذلك ، عندما نتحدث عن التعلم الآلي ، فإن الصناعة التي نادرًا ما تتبادر إلى الذهن هي التعليم الذي يطرح السؤال ، "هل هناك أي تطبيقات للتعلم الآلي في قطاع التعليم؟"

كما اتضح ، هناك الكثير من تطبيقات تكنولوجيا التعلم الآلي في التعليم. ستعرض هذه المقالة بعضًا من أبرز تطبيقات تكنولوجيا ML في التدريس والتعليم وإظهار مدى إشراق مستقبل هذين الاثنين.

قبل أن نبدأ الحديث عن علاقة التعلم الآلي والتعليم ، دعونا أولاً نناقش التكنولوجيا نفسها.

انضم إلى أفضل دورة للتعلم الآلي عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم - الماجستير ، وبرامج الدراسات العليا التنفيذية ، وبرنامج الشهادات المتقدمة في ML & AI لتسريع حياتك المهنية.

مقدمة موجزة لتعلم الآلة

في التعلم الآلي ، يمكنك إنشاء آلات يمكنها تنفيذ المهام والتعلم منها دون الحاجة إلى أي تدخل بشري.

ماذا تعني؟

هذا يعني أن الجهاز لا يطلب منك إدخال المهمة في كل مرة تستخدمها أو إجراء تغييرات على تشغيلها. ستتعلم الآلة كيفية تحسين أدائها مع كل مهمة وتنفيذ التغييرات اللازمة في التكرار التالي.

تبدو رائعة.

ليس قطاع التعليم هو المجال الوحيد الذي نستخدم فيه التعلم الآلي. لديها الكثير من التطبيقات في حياتنا اليومية. يستخدم قفل التعرف على الوجه على iPhone التعلم الآلي لتحديد وجهك.

وبالمثل ، يتعلم Google Assistant في كل مرة تستخدمه لمنحك تجربة أفضل. عندما يتم تصفية البريد الإلكتروني العشوائي تلقائيًا في حساب Gmail الخاص بك ، يمكنك شكر التعلم الآلي على ذلك.

الصناعات البارزة الأخرى التي تستخدم التعلم الآلي هي التصنيع والنقل والتمويل والرعاية الصحية وغيرها الكثير.

تطبيقات التعلم الآلي في التعليم

يمكن أن تستفيد صناعات التعليم والتعلم الإلكتروني بشكل كبير من دمج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. فيما يلي بعض مجالات التعليم الأساسية التي يمكن أن تستفيد من استخدام التعلم الآلي:

انخفاض التحيز في التقدير

يمكن أن يساعد التعلم الآلي المعلمين في اختبار تقييمات الطلاب وواجباتهم. يمكنهم تحديد ما إذا كان هناك أي انتحال والعثور على أخطاء أخرى مماثلة. يمكن لأدوات التعلم الآلي تصنيف الطلاب وتقديم اقتراحات حول تحسين الدرجة ، مما يجعل مهمة المعلم أسهل بكثير.

علاوة على ذلك ، يمكن أن تقلل تطبيقات التعلم الآلي من التحيز في الدرجات ، والذي يمكن أن يكون عيبًا كبيرًا. لا ينبغي أن يؤثر موقف المعلم تجاه الطالب على الدرجات التي يخصصها للطلاب. إن إطار عمل تعلم الآلة المصمم لتقييم الطلاب من شأنه أن يؤدي الدرجات بشكل غير متحيز ، بناءً على أدائهم فقط. ومع ذلك ، هذا لا يعني أنهم لن يحتاجوا إلى تدخل بشري.

سيظل للمعلم الكلمة الأخيرة حيث يمكنه وضع العوامل الأخرى في الاعتبار ، مثل سلوك الطالب ومشاركته في الفصل.

ستجعل تطبيقات الدرجات / التقييم الخاصة بالتعلم الآلي عملية الدرجات أكثر كفاءة وأسهل في الإدارة. سيسمح هذا للمعلمين بتحويل تركيزهم إلى مجالات التدريس الحاسمة الأخرى ، مما يقودنا إلى النقطة التالية.

عمليات أكثر كفاءة

أحد الأسباب الرئيسية وراء انتشار الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هو أنهما يسمحان للمؤسسات بأتمتة العمليات. تعمل الأتمتة على زيادة كفاءة التشغيل بشكل كبير.

يمكن لشركات التعلم الإلكتروني والمؤسسات التعليمية استخدام تعلم الآلة لأتمتة مهامهم اليومية وتحسين عملياتهم. يمكنهم استخدام مساعدين افتراضيين لمساعدة الطلاب في العثور على الدورات والمواد الدراسية ذات الصلة بسرعة كبيرة. وبالمثل ، يمكنهم أتمتة المهام اليومية مثل تخزين البيانات المتعلقة بالطلاب والجدولة باستخدام أدوات تعلم الآلة.

وفقًا لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) ، يتخلى أكثر من 96٪ من طلاب MOC (الدورات الضخمة عبر الإنترنت) عن دوراتهم. يمكن أن يساعد استخدام تعلم الآلة المنظمات على تحسين تجربتها التعليمية وتصحيح هذه المشكلة.

توقع المسار الوظيفي

من التطبيقات البارزة الأخرى للتعلم الآلي في التعليم التنبؤ بالمسار الوظيفي. يعد التحليل التنبئي مكونًا أساسيًا للتعلم الآلي ، حيث نستخدم خوارزميات ML للتنبؤ بالنتيجة بدقة.

يمكنك تدريب خوارزميات تعلم الآلة لأخذ مدخلات من الطلاب ورسم مسارات وظيفية مخصصة لهم. يمكنهم دراسة البيانات المكتسبة من المعلمين وأولياء الأمور للحصول على مزيد من التبصر في اهتمامات الطالب الفردية وتطلعاته المهنية.

يمكنهم استخدام اختبارات الشخصية واختبارات الذكاء للمساعدة في إنشاء مسارات وظيفية للطلاب ، مما يسمح لهم بالعثور على وظائف سوف يتفوقون فيها ويستمتعون بها. يمكن للتكنولوجيا أيضًا التنبؤ بمناطق مشاكل الطلاب ومساعدتهم ، مثل الفصول الإضافية أو ورش العمل ، على النجاح مهنيًا.

سيسمح تطبيق التعلم الآلي هذا للطلاب بالتخلص من الارتباك المرتبط بالوظيفة واتخاذ قرارات مستنيرة بشأن مهنتهم. سيتمكن الطلاب من تحديد نقاط قوتهم وتعظيم إمكاناتهم. وبالمثل ، يمكنهم العثور على نقاط ضعفهم مبكرًا وتقوية تلك المجالات بالأداء الأمثل.

تجربة تعليمية محسنة

كل طالب فريد من نوعه من حيث أن كل طالب يفهم المفاهيم بشكل مختلف وبوتيرة مختلفة. يمكن أن يساعد دمج التعلم الآلي المعاهد ومقدمي خدمات التعلم الإلكتروني على تقديم تجارب تعليمية أفضل وأكثر تخصيصًا لطلابهم.

يمكن أن يسمح لك ML بتطوير سجلات مفصلة لكل طالب ، وتزويدهم بالمواد التعليمية بناءً على اهتماماتهم ومتطلباتهم المحددة. يمكن أن يساعد المعلمين على فهم مدى فهم كل طالب للمفاهيم المختلفة.

يمكنهم استخدام هذه المعلومات لتخصيص المواد والخطط الدراسية لكل طالب ، مما يسمح لهم بالتعلم بشكل مطرد وفعال.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الطلاب في الحصول على دورات مخصصة بناءً على طلباتهم الدقيقة. هذا يمكن أن يوفر الكثير من الوقت ويجعل تجربة التعلم عالية الكفاءة.

أنظمة التوصية هي تطبيق بارز للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. يركزون على تقديم توصيات مخصصة للمستخدم ، اعتمادًا على اهتمامات المستخدم وتاريخه. يمكن لمقدمي التعلم الإلكتروني استخدام أنظمة التوصية لاقتراح الدورات التي تتوافق مع اهتمامات ومتطلبات المستخدم. تستخدم العديد من الشركات الكبرى أنظمة التوصية مثل Amazon و Netflix ، والتي تتيح لها توفير تجربة مستخدم أفضل لعملائها.

ستجعل أنظمة التوصية في التعلم الإلكتروني من السهل على الأشخاص العثور على دورات لتطلعاتهم المهنية واهتماماتهم.

كيف هو مستقبل التعلم الآلي في التعليم؟

يمكن أن يحل التعلم الآلي العديد من المشكلات في قطاع التعليم. يمكن أن يبسط وظيفة المعلم ويقلل من التوتر ويمكّنهم من تقديم تجارب تعليمية أكثر تخصيصًا لطلابهم.

بدأت بعض المؤسسات والشركات التعليمية في استخدام ML بالفعل. على سبيل المثال ، Cram101 هي خدمة تستخدم تعلم الآلة لإنشاء أدلة دراسة وملخصات فصول من الكتب المدرسية لتسهيل فهمها.

حل بارز آخر هو Netex Learning ، والذي يسمح للمؤسسات التعليمية بإنشاء مناهج ودمج الفيديو والصوت مع المواد الدراسية الخاصة بهم.

بدأت العديد من المنظمات في تطبيق تقنيات ML بطرق مبتكرة. وبالتالي ، كن مطمئنًا ، يمكنك بالتأكيد أن تتوقع الحصول على وظيفة مستقبلية في التعلم الآلي.

علاوة على ذلك ، يبلغ متوسط ​​راتب مهندس التعلم الآلي 112،852 دولارًا ، لذا فهي بلا شك مهنة مربحة للغاية. إذا كنت مهتمًا بمهنة في مجال التعليم ، فيمكنك الدخول كخبير ML.

ما رأيك في مستقبل التعلم الآلي في التعليم؟ ما هي الآثار الأخرى التي يمكن أن تحدث في هذا المجال؟ اقرأ المزيد عن راتب تعلم الآلة.

مع كل المهارات المكتسبة ، يمكنك أن تصبح نشطًا على منصات تنافسية أخرى أيضًا لاختبار مهاراتك والحصول على مزيد من التدريب العملي. إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن الدورة التدريبية ، فراجع صفحة Executive PG Program in Machine Learning & AI وتحدث إلى مستشارنا المهني لمزيد من المعلومات.