Die Zukunft des maschinellen Lernens in der Bildung: Liste inspirierender Anwendungen

Maschinelles Lernen ist aus vielen Branchen nicht mehr wegzudenken. Von autonomen Fahrzeugen bis hin zu E-Commerce-Shops findet maschinelles Lernen in nahezu allen Aspekten unseres täglichen Lebens Anwendung.

Wenn wir jedoch über maschinelles Lernen sprechen, fällt einem selten die Branche Bildung ein, die die Frage aufwirft: „Gibt es Anwendungen des maschinellen Lernens im Bildungssektor?“

Wie sich herausstellt, gibt es im Bildungswesen zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten für maschinelles Lernen. Dieser Artikel stellt einige der bekanntesten ML-Technologieanwendungen in Lehre und Bildung vor und zeigt, wie rosig die Zukunft dieser beiden ist.

Bevor wir über die Beziehung zwischen maschinellem Lernen und Bildung sprechen, lassen Sie uns zunächst die Technologie selbst besprechen.

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Eine kurze Einführung in das maschinelle Lernen

Beim maschinellen Lernen erstellen Sie Maschinen, die Aufgaben ausführen und daraus lernen können, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.

Was heißt das?

Das bedeutet, dass Sie die Aufgabe nicht jedes Mal eingeben müssen, wenn Sie sie verwenden oder Änderungen an ihrem Betrieb vornehmen. Die Maschine lernt, ihre Leistung mit jeder Aufgabe zu verbessern und die notwendigen Änderungen in der nächsten Iteration umzusetzen.

Klingt faszinierend.

Der Bildungssektor ist nicht der einzige Bereich, in dem wir maschinelles Lernen einsetzen. Es hat eine Menge Anwendungen in unserem täglichen Leben. Die Gesichtserkennungssperre auf Ihrem iPhone verwendet maschinelles Lernen, um Ihr Gesicht zu identifizieren.

In ähnlicher Weise lernt Google Assistant jedes Mal, wenn Sie ihn verwenden, um Ihnen ein besseres Erlebnis zu bieten. Wenn eine Spam-E-Mail automatisch in Ihrem Gmail-Konto herausgefiltert wird, können Sie dem maschinellen Lernen dafür danken.

Andere prominente Branchen, die maschinelles Lernen einsetzen, sind Fertigung, Transport, Finanzen, Gesundheitswesen und viele andere.

Anwendungen des maschinellen Lernens in der Bildung

Die Bildungs- und E-Learning-Branche kann stark von der Einbeziehung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz profitieren. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Bildungsbereiche aufgeführt, die vom Einsatz von maschinellem Lernen profitieren können:

Reduzierte Voreingenommenheit bei der Benotung

Maschinelles Lernen kann Lehrern bei der Prüfung von Schülerbewertungen und -aufgaben helfen. Sie können feststellen, ob ein Plagiat vorliegt, und andere ähnliche Fehler finden. Tools für maschinelles Lernen können Schüler benoten und Vorschläge zur Verbesserung der Note machen, was die Arbeit des Lehrers erheblich erleichtert.

Darüber hinaus können Implementierungen von maschinellem Lernen Verzerrungen bei der Benotung reduzieren, was ein erheblicher Fehler sein kann. Die Einstellung eines Lehrers gegenüber einem Schüler sollte sich nicht auf die Noten auswirken, die er den Schülern zuteilt. Ein ML-Framework, das zur Bewertung von Schülern entwickelt wurde, würde die Benotung unvoreingenommen und ausschließlich auf der Grundlage ihrer Leistung vornehmen. Das bedeutet jedoch nicht, dass sie keine menschliche Intervention benötigen würden.

Der Pädagoge hätte immer noch das letzte Wort, da er andere Faktoren berücksichtigen kann, wie das Verhalten des Schülers und seine Teilnahme am Unterricht.

Benotungs-/Evaluierungsanwendungen für maschinelles Lernen würden den Benotungsprozess viel effizienter und einfacher zu verwalten machen. Dies würde es den Pädagogen ermöglichen, ihren Fokus auf andere wichtige Bereiche des Unterrichts zu verlagern, was uns zu unserem nächsten Punkt führt.

Effizientere Abläufe

Ein wichtiger Grund, warum künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen so beliebt geworden sind, ist, dass sie es Unternehmen ermöglichen, Abläufe zu automatisieren. Die Automatisierung erhöht die Betriebseffizienz erheblich.

E-Learning-Unternehmen und Bildungseinrichtungen können ML verwenden, um ihre täglichen Aufgaben zu automatisieren und ihre Abläufe zu optimieren. Sie können virtuelle Assistenten verwenden, um Studenten dabei zu helfen, relevante Kurse und Lernmaterialien sehr schnell zu finden. Ebenso können sie tägliche Aufgaben wie das Speichern schülerbezogener Daten und die Terminplanung mithilfe von ML-Tools automatisieren.

Laut MIT (Massachusetts Institute of Technology) geben mehr als 96 % der MOC-Studenten (Massive Online Courses) ihre Kurse auf. Die Verwendung von ML kann Organisationen dabei helfen, ihre Lernerfahrung zu verbessern und dieses Problem zu beheben.

Karriereweg-Vorhersage

Eine weitere prominente Anwendung des maschinellen Lernens in der Bildung ist die Vorhersage des Karrierewegs. Die prädiktive Analyse ist eine Kernkomponente des maschinellen Lernens, bei der wir ML-Algorithmen verwenden, um ein Ergebnis genau vorherzusagen.

Sie können ML-Algorithmen so trainieren, dass sie Input von Studenten aufnehmen und maßgeschneiderte Karrierewege für sie aufzeigen. Sie können die von Lehrern und Eltern gewonnenen Daten studieren, um mehr Einblick in die Interessen und Berufswünsche eines einzelnen Schülers zu erhalten.

Sie können Persönlichkeitstests und IQ-Tests verwenden, um Karrierepfade für Schüler zu entwickeln und ihnen zu ermöglichen, Karrieren zu finden, in denen sie sich auszeichnen und die ihnen Spaß machen. Die Technologie kann auch die Problembereiche der Schüler vorhersagen und ihnen helfen, wie z. B. zusätzliche Klassen oder Workshops, um beruflich erfolgreich zu sein.

Eine solche Implementierung von maschinellem Lernen wird es den Schülern ermöglichen, karrierebezogene Verwirrung zu beseitigen und fundiertere Entscheidungen über ihren Beruf zu treffen. Die Schüler können ihre Stärken erkennen und ihr Potenzial ausschöpfen. Ebenso können sie ihre Schwächen frühzeitig finden und diese Bereiche mit optimaler Leistung stärken.

Verbesserte Lernerfahrung

Jeder Schüler ist insofern einzigartig, als jeder Konzepte anders und in einem anderen Tempo begreift. Die Einbeziehung von maschinellem Lernen kann Instituten und E-Learning-Anbietern helfen, ihren Schülern bessere und personalisiertere Lernerfahrungen zu bieten.

Mit ML können Sie detaillierte Protokolle für jeden Schüler erstellen und ihm Lernmaterial basierend auf seinen spezifischen Interessen und Anforderungen zur Verfügung stellen. Es kann Pädagogen helfen zu verstehen, wie gut jeder Schüler verschiedene Konzepte versteht.

Sie können diese Informationen verwenden, um das Lernmaterial und die Pläne für jeden Schüler individuell anzupassen, sodass er stetig und effektiv lernen kann.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können Schülern dabei helfen, personalisierte Kurse zu erhalten, die genau auf ihre Anforderungen zugeschnitten sind. Dies kann viel Zeit sparen und die Lernerfahrung sehr effizient machen.

Empfehlungssysteme sind eine prominente Anwendung von maschinellem Lernen und KI. Sie konzentrieren sich darauf, einem Benutzer personalisierte Empfehlungen zu geben, abhängig von den Interessen und der Geschichte des Benutzers. E-Learning-Anbieter können Empfehlungssysteme verwenden, um Kurse vorzuschlagen, die den Interessen und Anforderungen eines Benutzers entsprechen. Viele große Unternehmen verwenden Empfehlungssysteme wie Amazon und Netflix, die es ihnen ermöglichen, ihren Kunden ein besseres Benutzererlebnis zu bieten.

Empfehlungssysteme im E-Learning werden es Menschen erleichtern, Kurse für ihre Berufswünsche und Interessen zu finden.

Wie sieht die Zukunft des maschinellen Lernens in der Bildung aus?

Maschinelles Lernen kann viele Probleme im Bildungsbereich lösen. Es kann die Arbeit eines Lehrers vereinfachen, Stress reduzieren und es ihm ermöglichen, seinen Schülern personalisiertere Lernerfahrungen zu bieten.

Einige Bildungseinrichtungen und Unternehmen haben bereits mit der Nutzung von ML begonnen. Zum Beispiel ist Cram101 ein Dienst, der ML verwendet, um Studienführer und Kapitelzusammenfassungen von Lehrbüchern zu erstellen, um sie leicht verständlich zu machen.

Eine weitere bekannte Lösung ist Netex Learning , mit der Bildungseinrichtungen Lehrpläne erstellen und Video und Audio in ihr Lernmaterial integrieren können.

Viele Organisationen haben damit begonnen, ML-Technologien auf innovative Weise zu implementieren. Seien Sie also versichert, dass Sie mit Sicherheit eine zukunftssichere Karriere im maschinellen Lernen erwarten können.

Darüber hinaus beträgt das Durchschnittsgehalt eines Ingenieurs für maschinelles Lernen 112.852 US-Dollar, also ist es zweifellos eine sehr lukrative Karriere. Wenn Sie an einer Karriere im Bildungsbereich interessiert sind, können Sie als ML-Experte einsteigen.

Was denken Sie über die Zukunft des maschinellen Lernens in der Bildung? Welche anderen Auswirkungen kann es auf diesem Gebiet haben? Lesen Sie mehr über das Gehalt für maschinelles Lernen.

Mit all den erlernten Fähigkeiten können Sie auch auf anderen Wettbewerbsplattformen aktiv werden, um Ihre Fähigkeiten zu testen und noch mehr praktische Erfahrungen zu sammeln. Wenn Sie mehr über den Kurs erfahren möchten, besuchen Sie die Seite des Executive PG Program in Machine Learning & AI und sprechen Sie mit unserem Karriereberater, um weitere Informationen zu erhalten.