教育における機械学習の未来：刺激的なアプリケーションのリスト

機械学習は、複数の業界の不可欠な部分になっています。 自動運転車からeコマースストアまで、機械学習は私たちの日常生活のほぼすべての側面でアプリケーションを見つけます。

しかし、機械学習について語るとき、めったに思い浮かばない業界は、「教育分野で機械学習の応用はあるのか」という疑問を投げかける教育です。

結局のところ、教育における機械学習テクノロジーのアプリケーションはたくさんあります。 この記事では、教育と教育における最も著名なMLテクノロジーアプリケーションのいくつかを共有し、これら2つの未来がいかに明るいかを示します。

機械学習と教育の関係について話す前に、まずテクノロジー自体について説明しましょう。

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機械学習の簡単な紹介

機械学習では、人間の介入を必要とせずにタスクを実行し、タスクから学習できるマシンを作成します。

どういう意味ですか？

つまり、マシンを使用したり、操作を変更したりするたびに、タスクを入力する必要がありません。 マシンは、各タスクでパフォーマンスを向上させ、次の反復で必要な変更を実装することを学習します。

魅力的に聞こえます。

機械学習を使用している分野は教育部門だけではありません。 それは私たちの日常生活の中でたくさんのアプリケーションを持っています。 iPhoneの顔認識ロックは、機械学習を使用して顔を識別します。

同様に、Googleアシスタントは、使用するたびに学習して、より良いエクスペリエンスを提供します。 Gmailアカウントでスパムメールが自動的に除外されると、機械学習に感謝することができます。

機械学習を使用するその他の著名な業界は、製造、運輸、金融、ヘルスケアなどです。

教育における機械学習の応用

教育およびeラーニング業界は、機械学習と人工知能を組み込むことで大きなメリットを得ることができます。 以下は、機械学習の使用から恩恵を受けることができる教育の主要な分野の一部です。

グレーディングのバイアスの削減

機械学習は、教師が生徒の評価と課題を調べるのに役立ちます。 彼らは、盗用があるかどうかを判断し、他の同様のエラーを見つけることができます。 機械学習ツールを使用すると、生徒を採点し、成績を上げるための提案を提供できるため、教師の仕事がはるかに簡単になります。

さらに、機械学習の実装により、かなりの欠陥となる可能性のある採点の偏りを減らすことができます。 生徒に対する教師の態度は、生徒に割り当てる成績に影響を与えるべきではありません。 生徒を評価するために設計されたMLフレームワークは、生徒の成績のみに基づいて、公平に評価を行います。 しかし、それは彼らが人間の介入を必要としないという意味ではありません。

教育者は、生徒の行動やクラスへの参加など、他の要素を考慮に入れることができるため、最終決定権を持ちます。

機械学習の評価/評価アプリケーションを使用すると、評価プロセスがはるかに効率的で管理しやすくなります。 これにより、教育者は教育の他の重要な分野に焦点を移すことができ、それが私たちの次のポイントにつながります。

より効率的な運用

人工知能と機械学習が非常に人気になった大きな理由は、組織が操作を自動化できるようにするためです。 自動化により、運用効率が大幅に向上します。

Eラーニング企業や教育機関は、MLを使用して、日常のタスクを自動化し、運用を最適化できます。 バーチャルアシスタントを使用して、学生が関連するコースを見つけたり、資料をすばやく学習したりできるようにします。 同様に、MLツールを使用して、学生関連のデータの保存やスケジュール設定などの日常的なタスクを自動化できます。

MIT （マサチューセッツ工科大学）によると、MOC（Massive Online Courses）の学生の96％以上がコースを放棄しています。 MLを使用すると、組織は学習体験を向上させ、この問題を修正するのに役立ちます。

キャリアパス予測

教育における機械学習のもう1つの顕著な用途は、キャリアパス予測です。 予測分析は機械学習のコアコンポーネントであり、MLアルゴリズムを使用して結果を正確に予測します。

MLアルゴリズムをトレーニングして、学生からの入力を受け取り、学生向けにカスタマイズされたキャリアパスを作成できます。 彼らは、教師と保護者から得られたデータを研究して、個々の生徒の興味とキャリアの願望についてより多くの洞察を得ることができます。

性格検査とIQ検査を使用して、学生のキャリアパスを生成し、優れたキャリアを見つけて楽しむことができます。 このテクノロジーは、学生の問題領域を予測し、追加のクラスやワークショップなど、学生が専門的に成功するのを支援することもできます。

このような機械学習の実装により、学生はキャリア関連の混乱を取り除き、自分の職業についてより多くの情報に基づいた決定を下すことができます。 生徒は自分の強みを特定し、可能性を最大限に引き出すことができます。 同様に、彼らは自分たちの弱点を早期に発見し、最適なパフォーマンスでそれらの領域を強化することができます。

強化された学習体験

すべての学生は、それぞれが異なるペースで、異なる方法で概念を理解するという点でユニークです。 機械学習を組み込むことで、機関やeラーニングプロバイダーは、より優れた、よりパーソナライズされた学習体験を学生に提供できます。

MLを使用すると、すべての生徒の詳細なログを作成して、特定の興味や要件に基づいた学習資料を生徒に提供できます。 これは、教育者が各生徒がさまざまな概念をどれだけよく理解しているかを理解するのに役立ちます。

この情報を使用して、各生徒の学習資料と計画をカスタマイズし、着実かつ効果的に学習できるようにすることができます。

人工知能と機械学習は、学生が正確な要求に基づいてパーソナライズされたコースを取得するのに役立ちます。 これにより、多くの時間を節約し、学習体験を非常に効率的にすることができます。

レコメンダーシステムは、機械学習とAIの優れたアプリケーションです。 それらは、ユーザーの興味や履歴に応じて、ユーザーにパーソナライズされた推奨事項を提供することに焦点を当てています。 Eラーニングプロバイダーは、レコメンダーシステムを使用して、ユーザーの興味や要件に一致するコースを提案できます。 多くの大手企業は、AmazonやNetflixなどのレコメンダーシステムを使用しており、顧客により良いユーザーエクスペリエンスを提供できます。

Eラーニングのレコメンダーシステムにより、人々は自分のキャリアの願望や興味に合ったコースを簡単に見つけることができます。

教育における機械学習の未来はどうですか？

機械学習は、教育セクターの多くの問題を解決できます。 教師の仕事を簡素化し、ストレスを軽減し、よりパーソナライズされた学習体験を生徒に提供できるようにします。

一部の教育機関や企業はすでにMLの使用を開始しています。 たとえば、 Cram101は、MLを使用して、教科書の学習ガイドと章の要約を作成し、理解しやすくするサービスです。

もう1つの優れたソリューションは、 Netex Learningです。これにより、教育機関はカリキュラムを作成し、ビデオとオーディオを学習資料と統合できます。

多くの組織が革新的な方法でMLテクノロジーの実装を開始しています。 したがって、安心してください。機械学習で将来を見据えたキャリアを期待できます。

さらに、機械学習エンジニアの平均給与は112,852ドルなので、間違いなく非常に儲かるキャリアです。 教育分野でのキャリアに興味がある場合は、MLエキスパートとして応募できます。

教育における機械学習の将来についてどう思いますか？ この分野に他にどのような影響がありますか？ 機械学習の給与についてもっと読む。

習得したすべてのスキルを使用して、他の競合するプラットフォームでもアクティブになり、スキルをテストして、さらに実践的になることができます。 このコースの詳細に興味がある場合は、機械学習とAIのエグゼクティブPGプログラムのページを確認し、キャリアカウンセラーに相談してください。