Przyszłość uczenia maszynowego w edukacji: lista inspirujących aplikacji

Uczenie maszynowe stało się integralną częścią wielu branż. Od pojazdów autonomicznych po sklepy internetowe, uczenie maszynowe znajduje zastosowanie w niemal każdym aspekcie naszego codziennego życia.

Jednak kiedy mówimy o uczeniu maszynowym, branżą, która rzadko przychodzi na myśl, jest edukacja, która rodzi pytanie: „Czy są jakieś zastosowania uczenia maszynowego w sektorze edukacyjnym?”

Jak się okazuje, zastosowań technologii uczenia maszynowego w edukacji jest mnóstwo. W tym artykule przedstawimy niektóre z najważniejszych zastosowań technologii ML w nauczaniu i edukacji oraz pokażemy, jak świetlana jest przyszłość tych dwóch.

Zanim zaczniemy mówić o związku uczenia maszynowego i edukacji, najpierw omówmy samą technologię.

Dołącz do najlepszego kursu uczenia maszynowego online z najlepszych światowych uniwersytetów — studiów magisterskich, programów podyplomowych dla kadry kierowniczej i zaawansowanego programu certyfikacji w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, aby przyspieszyć swoją karierę.

Krótkie wprowadzenie do uczenia maszynowego

W uczeniu maszynowym tworzysz maszyny, które mogą wykonywać zadania i uczyć się na nich bez konieczności interwencji człowieka.

Co to znaczy?

Oznacza to, że maszyna nie wymaga wpisywania zadania za każdym razem, gdy go używasz lub wprowadzania zmian w jego działaniu. Maszyna z każdym zadaniem nauczy się poprawiać swoją wydajność i w kolejnej iteracji wprowadzać niezbędne zmiany.

Brzmi fascynująco.

Sektor edukacji nie jest jedynym obszarem, w którym wykorzystujemy uczenie maszynowe. Ma mnóstwo zastosowań w naszym codziennym życiu. Blokada rozpoznawania twarzy na iPhonie wykorzystuje uczenie maszynowe do identyfikacji Twojej twarzy.

Podobnie Asystent Google uczy się za każdym razem, gdy go używasz, aby zapewnić Ci lepsze wrażenia. Gdy wiadomość e-mail ze spamem zostanie automatycznie odfiltrowana na Twoim koncie Gmail, możesz podziękować za to uczeniu maszynowym.

Inne ważne branże wykorzystujące uczenie maszynowe to produkcja, transport, finanse, opieka zdrowotna i wiele innych.

Zastosowania uczenia maszynowego w edukacji

Branże edukacyjne i e-learningowe mogą odnieść duże korzyści z włączenia uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Oto niektóre z podstawowych obszarów edukacji, które mogą odnieść korzyści z wykorzystania uczenia maszynowego:

Mniejsze stronniczość w ocenianiu

Uczenie maszynowe może pomóc nauczycielom w sprawdzaniu ocen i zadań uczniów. Mogą ustalić, czy doszło do plagiatu i znaleźć inne podobne błędy. Narzędzia do uczenia maszynowego mogą oceniać uczniów i dostarczać sugestie dotyczące poprawy oceny, co znacznie ułatwia pracę nauczyciela.

Co więcej, implementacje uczenia maszynowego mogą zmniejszyć stronniczość w ocenianiu, co może być poważną wadą. Stosunek nauczyciela do ucznia nie powinien wpływać na oceny, jakie przyznaje uczniom. Struktura ML zaprojektowana do oceny uczniów dokonywałaby bezstronnej oceny, wyłącznie na podstawie ich wyników. Nie oznacza to jednak, że nie potrzebowaliby interwencji człowieka.

Wychowawca nadal miałby ostatnie słowo, ponieważ może wziąć pod uwagę inne czynniki, takie jak zachowanie ucznia i jego uczestnictwo w zajęciach.

Aplikacje oceniające/oceniające oparte na uczeniu maszynowym sprawią, że proces oceniania będzie znacznie wydajny i łatwiejszy w zarządzaniu. Umożliwiłoby to edukatorom przeniesienie uwagi na inne kluczowe obszary nauczania, co prowadzi nas do następnego punktu.

Bardziej wydajne operacje

Dużym powodem, dla którego sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe stały się tak popularne, jest umożliwienie organizacjom automatyzacji operacji. Automatyzacja znacznie zwiększa efektywność działania.

Firmy e-learningowe i instytuty edukacyjne mogą używać ML do automatyzacji codziennych zadań i optymalizacji swoich działań. Mogą korzystać z wirtualnych asystentów, aby pomóc uczniom szybko znaleźć odpowiednie kursy i materiały do ​​nauki. Podobnie mogą zautomatyzować codzienne zadania, takie jak przechowywanie danych związanych z uczniami i planowanie, za pomocą narzędzi ML.

Według MIT (Massachusetts Institute of Technology), ponad 96% studentów MOC (Massive Online Courses) rezygnuje z kursów. Korzystanie z ML może pomóc organizacjom ulepszyć ich doświadczenie edukacyjne i rozwiązać ten problem.

Przewidywanie ścieżki kariery

Innym ważnym zastosowaniem uczenia maszynowego w edukacji jest przewidywanie ścieżki kariery. Analiza predykcyjna jest podstawowym elementem uczenia maszynowego, w którym używamy algorytmów ML do dokładnego przewidywania wyniku.

Możesz trenować algorytmy ML, aby brać wkład od uczniów i wytyczać dla nich spersonalizowane ścieżki kariery. Mogą analizować dane uzyskane od nauczycieli i rodziców, aby uzyskać lepszy wgląd w zainteresowania i aspiracje zawodowe poszczególnych uczniów.

Mogą korzystać z testów osobowości i testów IQ, aby pomóc w tworzeniu ścieżek kariery dla studentów, pozwalając im znaleźć zawody, w których będą się wyróżniać i które będą sprawiać przyjemność. Technologia może również przewidywać obszary problemowe uczniów i pomagać im, np. w dodatkowych zajęciach lub warsztatach, w osiągnięciu sukcesu zawodowego.

Takie wdrożenie uczenia maszynowego pozwoli uczniom pozbyć się zamieszania związanego z karierą i podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące ich zawodu. Studenci będą mogli zidentyfikować swoje mocne strony i zmaksymalizować swój potencjał. Podobnie, mogą wcześnie znaleźć swoje słabości i wzmocnić te obszary z optymalną wydajnością.

Ulepszone doświadczenie edukacyjne

Każdy uczeń jest wyjątkowy, ponieważ rozumie pojęcia inaczej, w innym tempie. Włączenie uczenia maszynowego może pomóc instytutom i dostawcom e-learningu w oferowaniu uczniom lepszych i bardziej spersonalizowanych doświadczeń edukacyjnych.

ML umożliwia tworzenie szczegółowych dzienników dla każdego ucznia, dostarczając mu materiały do ​​nauki w oparciu o jego specyficzne zainteresowania i wymagania. Może pomóc nauczycielom zrozumieć, jak dobrze każdy uczeń rozumie różne pojęcia.

Mogą wykorzystać te informacje, aby dostosować materiały do ​​nauki i plany dla każdego ucznia, umożliwiając im stałą i efektywną naukę.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą pomóc uczniom uzyskać spersonalizowane kursy na podstawie ich dokładnych żądań. Może to zaoszczędzić dużo czasu i sprawić, że nauka będzie bardzo wydajna.

Systemy polecające są ważnymi aplikacjami uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Koncentrują się na przekazywaniu spersonalizowanych rekomendacji użytkownikowi, w zależności od zainteresowań i historii użytkownika. Dostawcy e-learningu mogą korzystać z systemów rekomendacji, aby proponować kursy, które odpowiadają zainteresowaniom i wymaganiom użytkownika. Wiele dużych firm korzysta z systemów rekomendujących, takich jak Amazon i Netflix, które pozwalają im zapewniać lepsze wrażenia użytkownika swoim klientom.

Systemy rekomendacji w e-learningu ułatwią ludziom znalezienie kursów zgodnych z ich aspiracjami zawodowymi i zainteresowaniami.

Jaka jest przyszłość uczenia maszynowego w edukacji?

Uczenie maszynowe może rozwiązać wiele problemów w sektorze edukacji. Może uprościć pracę nauczyciela, zmniejszyć stres i umożliwić mu oferowanie uczniom bardziej spersonalizowanych doświadczeń edukacyjnych.

Niektóre instytuty i firmy edukacyjne już zaczęły korzystać z ML. Na przykład Cram101 to usługa, która wykorzystuje ML do tworzenia przewodników do nauki i streszczeń rozdziałów podręczników, aby były łatwe do zrozumienia.

Innym znaczącym rozwiązaniem jest Netex Learning , który umożliwia instytucjom edukacyjnym tworzenie programów nauczania oraz integrowanie materiałów wideo i audio z materiałami do nauki.

Wiele organizacji zaczęło wdrażać technologie ML w innowacyjny sposób. Zapewniamy, że z pewnością możesz spodziewać się przyszłościowej kariery w uczeniu maszynowym.

Co więcej, średnia pensja inżyniera uczenia maszynowego wynosi 112 852 USD, więc jest to niewątpliwie bardzo lukratywna kariera. Jeśli jesteś zainteresowany karierą w edukacji, możesz zgłosić się jako ekspert ML.

Co sądzisz o przyszłości uczenia maszynowego w edukacji? Jakie inne skutki może mieć na tym polu? Przeczytaj więcej o wynagrodzeniu za uczenie maszynowe.

Dzięki wszystkim wyuczonym umiejętnościom możesz aktywować się na innych konkurencyjnych platformach, aby sprawdzić swoje umiejętności i zdobyć jeszcze więcej praktycznych umiejętności. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o kursie, odwiedź stronę Executive PG Program in Machine Learning & AI i porozmawiaj z naszym doradcą zawodowym, aby uzyskać więcej informacji.