교육에서 머신 러닝의 미래: 영감을 주는 애플리케이션 목록

머신 러닝은 여러 산업에서 필수적인 부분이 되었습니다. 자율 주행 차량에서 전자 상거래 상점에 이르기까지 기계 학습은 일상 생활의 거의 모든 측면에서 응용 프로그램을 찾습니다.

그런데 머신러닝이라고 하면 거의 떠오르지 않는 산업이 교육 분야인데, 교육 분야에서 머신러닝을 적용할 수 있는 분야가 있나요?

밝혀진 바와 같이 교육 분야에는 머신 러닝 기술이 많이 적용되고 있습니다. 이 기사에서는 교육 및 교육 분야에서 가장 눈에 띄는 ML 기술 응용 프로그램 중 일부를 공유하고 이 두 가지의 미래가 얼마나 밝은지 보여줍니다.

머신 러닝과 교육의 관계에 대해 이야기하기 전에 먼저 기술 자체에 대해 논의해 보겠습니다.

세계 최고의 대학에서 온라인으로 제공하는 최고의 기계 학습 과정(석사, 대학원 대학원 프로그램, ML 및 AI 고급 인증 프로그램)에 참여하여 경력을 빠르게 추적하십시오.

기계 학습에 대한 간략한 소개

기계 학습에서는 사람의 개입 없이 작업을 실행하고 학습할 수 있는 기계를 만듭니다.

무슨 뜻이에요?

이는 기계를 사용할 때마다 작업을 입력하거나 작업을 변경할 필요가 없음을 의미합니다. 기계는 각 작업에서 성능을 향상시키는 방법을 배우고 다음 반복에서 필요한 변경 사항을 구현합니다.

매력적으로 들립니다.

교육 부문은 우리가 기계 학습을 사용하는 유일한 영역이 아닙니다. 그것은 우리 일상 생활에서 많은 응용 프로그램을 가지고 있습니다. iPhone의 얼굴 인식 잠금은 기계 학습을 사용하여 얼굴을 식별합니다.

마찬가지로 Google 어시스턴트는 사용자가 사용할 때마다 학습하여 더 나은 경험을 제공합니다. 스팸 이메일이 Gmail 계정에서 자동으로 필터링되면 기계 학습에 감사할 수 있습니다.

기계 학습을 사용하는 다른 저명한 산업으로는 제조, 운송, 금융, 의료 및 기타 여러 산업이 있습니다.

교육에서 기계 학습의 응용

교육 및 e-러닝 산업은 기계 학습과 인공 지능을 통합함으로써 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 다음은 기계 학습을 사용하여 이점을 얻을 수 있는 주요 교육 영역 중 일부입니다.

채점의 편향 감소

기계 학습은 교사가 학생 평가 및 과제를 검토하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그들은 표절이 있는지 확인하고 다른 유사한 오류를 찾을 수 있습니다. 기계 학습 도구는 학생을 채점하고 성적 향상에 대한 제안을 제공하여 교사의 작업을 훨씬 쉽게 만듭니다.

또한 머신 러닝 구현은 상당한 결함이 될 수 있는 채점의 편향을 줄일 수 있습니다. 학생에 대한 교사의 태도가 학생에게 부여하는 성적에 영향을 주어서는 안 됩니다. 학생을 평가하도록 설계된 ML 프레임워크는 전적으로 학생의 성과를 기반으로 편견 없이 채점을 수행합니다. 그러나 그것이 인간의 개입이 필요하지 않다는 것을 의미하지는 않습니다.

교육자는 학생의 행동 및 수업 참여와 같은 다른 요소를 고려할 수 있으므로 여전히 최종 결정권을 갖습니다.

기계 학습 채점/평가 애플리케이션을 사용하면 채점 프로세스를 훨씬 효율적이고 쉽게 관리할 수 있습니다. 이를 통해 교육자는 교육의 다른 중요한 영역으로 초점을 전환할 수 있으며, 이는 우리를 다음 요점으로 안내합니다.

보다 효율적인 운영

인공 지능과 머신 러닝이 인기를 얻은 가장 큰 이유는 조직에서 운영을 자동화할 수 있기 때문입니다. 자동화는 운영 효율성을 크게 높입니다.

E-Learning 회사와 교육 기관은 ML을 사용하여 일상적인 작업을 자동화하고 운영을 최적화할 수 있습니다. 그들은 가상 비서를 사용하여 학생들이 관련 과정과 학습 자료를 훨씬 빨리 찾도록 도울 수 있습니다. 마찬가지로 ML 도구를 사용하여 학생 관련 데이터 저장 및 예약과 같은 일상 작업을 자동화할 수 있습니다.

MIT (Massachusetts Institute of Technology) 에 따르면 MOC(대규모 온라인 과정) 학생의 96% 이상이 과정을 포기합니다. ML을 사용하면 조직이 학습 경험을 향상하고 이 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

진로 예측

교육 분야에서 머신 러닝의 또 다른 눈에 띄는 응용 프로그램은 진로 예측입니다. 예측 분석은 머신 러닝의 핵심 구성 요소로, ML 알고리즘을 사용하여 결과를 정확하게 예측합니다.

ML 알고리즘을 훈련하여 학생의 의견을 듣고 맞춤형 경력 경로를 작성할 수 있습니다. 그들은 교사와 학부모로부터 얻은 데이터를 연구하여 개별 학생의 관심과 직업 열망에 대한 더 많은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

그들은 성격 테스트와 IQ 테스트를 사용하여 학생들을 위한 경력 경로를 생성하고 그들이 탁월하고 즐길 수 있는 직업을 찾도록 할 수 있습니다. 이 기술은 또한 학생들의 문제 영역을 예측하고 추가 수업이나 워크샵과 같은 학생들이 전문적으로 성공하도록 지원할 수 있습니다.

이러한 기계 학습 구현을 통해 학생들은 직업 관련 혼란을 제거하고 직업에 대해 더 나은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 학생들은 자신의 강점을 파악하고 잠재력을 극대화할 수 있습니다. 마찬가지로 조기에 약점을 찾아 최적의 성능으로 해당 영역을 강화할 수 있습니다.

향상된 학습 경험

모든 학생은 각기 다른 속도로 개념을 다르게 이해한다는 점에서 독특합니다. 머신 러닝을 통합하면 기관 및 e-러닝 제공업체가 학생들에게 더 우수하고 개인화된 학습 경험을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

ML을 사용하면 모든 학생에 대한 자세한 로그를 개발하여 특정 관심사와 요구 사항에 따라 학습 자료를 제공할 수 있습니다. 교육자는 각 학생이 서로 다른 개념을 얼마나 잘 이해하는지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

그들은 이 정보를 사용하여 각 학생에 대한 학습 자료와 계획을 사용자 정의하여 꾸준히 효과적으로 학습할 수 있습니다.

인공 지능 및 기계 학습은 학생들이 정확한 요청에 따라 개인화된 과정을 수강하도록 도울 수 있습니다. 이것은 많은 시간을 절약하고 학습 경험을 매우 효율적으로 만들 수 있습니다.

추천 시스템은 머신 러닝과 AI의 두드러진 응용 프로그램입니다. 사용자의 관심사와 이력에 따라 사용자에게 개인화된 추천을 제공하는 데 중점을 둡니다. 전자 학습 제공자는 추천 시스템을 사용하여 사용자의 관심과 요구 사항에 맞는 과정을 제안할 수 있습니다. 많은 주요 회사는 Amazon 및 Netflix와 같은 추천 시스템을 사용하여 고객에게 더 나은 사용자 경험을 제공합니다.

E-learning의 추천 시스템은 사람들이 자신의 직업 열망과 관심에 맞는 과정을 더 쉽게 찾을 수 있도록 합니다.

교육에서 머신 러닝의 미래는 어떻습니까?

머신 러닝은 교육 분야의 많은 문제를 해결할 수 있습니다. 교사의 업무를 단순화하고 스트레스를 줄이며 학생들에게 보다 개인화된 학습 경험을 제공할 수 있습니다.

일부 교육 기관 및 회사에서는 이미 ML을 사용하기 시작했습니다. 예를 들어, Cram101 은 ML을 사용하여 학습 가이드와 교과서의 챕터 요약을 쉽게 이해할 수 있도록 만드는 서비스입니다.

또 다른 눈에 띄는 솔루션은 교육 기관에서 교육 과정을 만들고 비디오 및 오디오를 학습 자료와 통합할 수 있는 Netex Learning 입니다.

많은 조직에서 혁신적인 방식으로 ML 기술을 구현하기 시작했습니다. 따라서 머신 러닝 분야에서 미래 지향적인 경력을 가질 것으로 기대할 수 있습니다.

또한 기계 학습 엔지니어의 평균 급여는 $112,852이므로 의심할 여지 없이 매우 수익성이 좋은 직업입니다. 교육 관련 직업에 관심이 있는 경우 ML 전문가로 입력할 수 있습니다.

교육 분야에서 머신 러닝의 미래에 대해 어떻게 생각하십니까? 이 분야에 어떤 다른 영향을 미칠 수 있습니까? 머신 러닝 급여에 대해 자세히 알아보세요.

배운 모든 기술을 사용하여 다른 경쟁 플랫폼에서 활동할 수 있을 뿐만 아니라 기술을 테스트하고 더 많은 실습을 할 수 있습니다. 과정에 대해 더 자세히 알고 싶으시면 기계 학습 및 AI의 Executive PG Program 페이지를 확인하고 자세한 내용은 직업 카운슬러에게 문의하십시오.