Viitorul învățării automate în educație: listă de aplicații inspiratoare

Învățarea automată a devenit o parte integrantă a mai multor industrii. De la vehicule autonome la magazine de comerț electronic, învățarea automată găsește aplicații în aproape fiecare aspect al vieții noastre de zi cu zi.

Cu toate acestea, când vorbim despre învățarea automată, o industrie care ne vine rar în minte este educația, care ridică întrebarea: „Există aplicații ale învățării automate în sectorul educației?”

După cum se dovedește, există o mulțime de aplicații ale tehnologiei de învățare automată în educație. Acest articol va împărtăși unele dintre cele mai proeminente aplicații ale tehnologiei ML în predare și educație și va arăta cât de luminos este viitorul acestor două.

Înainte de a începe să vorbim despre învățarea automată și relația dintre educație, să discutăm mai întâi despre tehnologia în sine.

Alăturați-vă celui mai bun curs de învățare automată online de la cele mai bune universități din lume – masterat, programe executive postuniversitare și program de certificat avansat în ML și AI pentru a vă accelera cariera.

O scurtă introducere în învățarea automată

În învățarea automată, creați mașini care pot executa sarcini și pot învăța din ele fără a necesita nicio intervenție umană.

Ce înseamnă?

Înseamnă că aparatul nu necesită să introduceți sarcina de fiecare dată când o utilizați sau faceți modificări în funcționarea acesteia. Mașina va învăța să își îmbunătățească performanța cu fiecare sarcină și va implementa modificările necesare în următoarea iterație.

Sună fascinant.

Sectorul educației nu este singurul domeniu în care folosim învățarea automată. Are o mulțime de aplicații în viața noastră de zi cu zi. Blocarea recunoașterii feței de pe iPhone utilizează învățarea automată pentru a vă identifica fața.

În mod similar, Asistentul Google învață de fiecare dată când îl utilizați pentru a vă oferi o experiență mai bună. Când un e-mail de spam este filtrat automat în contul dvs. Gmail, puteți mulțumi învățării automate pentru asta.

Alte industrii proeminente care utilizează învățarea automată sunt producția, transportul, finanțele, asistența medicală și multe altele.

Aplicații ale învățării automate în educație

Industriile educației și e-learning pot beneficia foarte mult de pe urma încorporării învățării automate și a inteligenței artificiale. Iată câteva dintre domeniile primare ale educației care pot beneficia de utilizarea învățării automate:

Prejudiciu redus în notare

Învățarea automată poate ajuta profesorii să examineze evaluările și temele elevilor. Ei pot determina dacă există vreun plagiat și pot găsi alte erori similare. Instrumentele de învățare automată pot evalua elevii și pot oferi sugestii pentru îmbunătățirea notei, ușurând mult munca profesorului.

Mai mult, implementările de învățare automată pot reduce părtinirea notării, ceea ce poate fi un defect considerabil. Atitudinea unui profesor față de un elev nu ar trebui să afecteze notele pe care le acordă elevilor. Un cadru ML conceput pentru a evalua studenții ar realiza notarea în mod imparțial, exclusiv pe baza performanței lor. Cu toate acestea, asta nu înseamnă că nu ar avea nevoie de intervenția umană.

Educatorul ar avea în continuare ultimul cuvânt, deoarece poate ține cont de alți factori, cum ar fi comportamentul elevului și participarea la clasă.

Aplicațiile de clasificare/evaluare de învățare automată ar face procesul de notare mult eficient și mai ușor de gestionat. Acest lucru le-ar permite educatorilor să-și schimbe atenția asupra altor domenii cruciale ale predării, ceea ce ne conduce la următorul punct.

Operațiuni mai eficiente

Un motiv important pentru care inteligența artificială și învățarea automată au devenit atât de populare este că permit organizațiilor să automatizeze operațiunile. Automatizarea mărește eficiența operațională în mod substanțial.

Companiile de e-learning și institutele de învățământ pot folosi ML pentru a-și automatiza sarcinile de zi cu zi și pentru a-și optimiza operațiunile. Ei pot folosi asistenți virtuali pentru a-i ajuta pe studenți să găsească cursuri relevante și materiale de studiu foarte rapid. În mod similar, ei pot automatiza sarcinile zilnice, cum ar fi stocarea datelor despre studenți și programarea utilizând instrumente ML.

Potrivit MIT (Massachusetts Institute of Technology), peste 96% dintre studenții MOC (Massive Online Courses) renunță la cursuri. Utilizarea ML poate ajuta organizațiile să-și îmbunătățească experiența de învățare și să remedieze această problemă.

Predicția traseului carierei

O altă aplicație proeminentă a învățării automate în educație este predicția carierei. Analiza predictivă este o componentă de bază a învățării automate, în care folosim algoritmi ML pentru a prezice cu acuratețe un rezultat.

Puteți antrena algoritmi de ML pentru a primi informații de la studenți și a trasa trasee de carieră personalizate pentru ei. Ei pot studia datele obținute de la profesori și părinți pentru a obține o perspectivă mai bună asupra intereselor și aspirațiilor de carieră ale unui elev în parte.

Ei pot folosi teste de personalitate și teste de IQ pentru a ajuta la generarea de trasee de carieră pentru studenți, permițându-le să găsească cariere în care se vor bucura de excelență. De asemenea, tehnologia poate prezice zonele cu probleme ale elevilor și îi poate ajuta, cum ar fi cursuri suplimentare sau ateliere, să reușească profesional.

O astfel de implementare a învățării automate va permite studenților să scape de confuzia legată de carieră și să ia decizii mai bine informate cu privire la profesia lor. Elevii vor fi capabili să-și identifice punctele forte și să își maximizeze potențialul. În mod similar, ei își pot găsi devreme punctele slabe și pot consolida acele zone cu performanțe optime.

Experiență de învățare îmbunătățită

Fiecare elev este unic prin faptul că fiecare înțelege concepte diferit, într-un ritm diferit. Încorporarea învățării automate poate ajuta institutele și furnizorii de e-learning să ofere studenților experiențe de învățare mai bune și mai personalizate.

ML vă poate permite să dezvoltați jurnalele detaliate pentru fiecare student, oferindu-le materiale de învățare bazate pe interesele și cerințele lor specifice. Poate ajuta educatorii să înțeleagă cât de bine înțelege fiecare elev concepte diferite.

Ei pot folosi aceste informații pentru a personaliza materialul de studiu și planurile pentru fiecare student, permițându-le să învețe în mod constant și eficient.

Inteligența artificială și învățarea automată pot ajuta studenții să obțină cursuri personalizate în funcție de solicitările lor exacte. Acest lucru poate economisi mult timp și poate face experiența de învățare extrem de eficientă.

Sistemele de recomandare sunt o aplicație proeminentă a învățării automate și a inteligenței artificiale. Aceștia se concentrează pe oferirea de recomandări personalizate unui utilizator, în funcție de interesele și istoricul acestuia. Furnizorii de e-learning pot folosi sisteme de recomandare pentru a sugera cursuri care se potrivesc cu interesele și cerințele unui utilizator. Multe companii importante folosesc sisteme de recomandare precum Amazon și Netflix, care le permit să ofere clienților o experiență mai bună de utilizare.

Sistemele de recomandare în e-learning vor face mai ușor pentru oameni să găsească cursuri pentru aspirațiile și interesele lor de carieră.

Cum este viitorul învățării automate în educație?

Învățarea automată poate rezolva multe probleme din sectorul educației. Poate simplifica munca unui profesor, poate reduce stresul și îi permite să ofere studenților experiențe de învățare mai personalizate.

Unele institute de învățământ și companii au început deja să folosească ML. De exemplu, Cram101 este un serviciu care utilizează ML pentru a crea ghiduri de studiu și rezumate de capitole ale manualelor pentru a le face ușor de înțeles.

O altă soluție proeminentă este Netex Learning , care permite instituțiilor de învățământ să creeze programe și să integreze video și audio cu materialul lor de studiu.

Multe organizații au început să implementeze tehnologiile ML în moduri inovatoare. Astfel, fiți siguri că vă puteți aștepta cu siguranță la o carieră pregătită pentru viitor în Machine Learning.

În plus, salariul mediu al unui inginer de învățare automată este de 112.852 USD, deci este, fără îndoială, o carieră foarte profitabilă. Dacă ești interesat de o carieră în educație, poți intra ca expert ML.

Ce părere aveți despre viitorul învățării automate în educație? Ce alte impacturi poate avea asupra acestui domeniu? Citiți mai multe despre salariul de învățare automată.

Cu toate abilitățile învățate, puteți deveni activ și pe alte platforme competitive pentru a vă testa abilitățile și a obține și mai mult hands-on. Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre curs, consultați pagina Programului Executive PG în Machine Learning și AI și discutați cu consilierul nostru de carieră pentru mai multe informații.