Будущее машинного обучения в образовании: список вдохновляющих приложений

Машинное обучение стало неотъемлемой частью многих отраслей. От автономных транспортных средств до магазинов электронной коммерции машинное обучение находит применение практически во всех аспектах нашей повседневной жизни.

Однако, когда мы говорим о машинном обучении, редко приходит на ум отрасль образования, которая вызывает вопрос: «Есть ли применение машинного обучения в сфере образования?»

Как оказалось, существует множество применений технологии машинного обучения в образовании. В этой статье будут рассмотрены некоторые из наиболее известных приложений технологии машинного обучения в обучении и образовании, а также показано, какое светлое будущее у этих двух технологий.

Прежде чем мы начнем говорить о взаимосвязи машинного обучения и образования, давайте сначала обсудим саму технологию.

Присоединяйтесь к лучшему онлайн-курсу по машинному обучению от лучших университетов мира — магистерским программам, программам последипломного образования для руководителей и продвинутой сертификационной программе в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.

Краткое введение в машинное обучение

В машинном обучении вы создаете машины, которые могут выполнять задачи и учиться на них, не требуя вмешательства человека.

Что это значит?

Это означает, что машина не требует от вас ввода задачи каждый раз, когда вы ее используете или вносите изменения в ее работу. Машина научится улучшать свою производительность с каждой задачей и вносить необходимые изменения на следующей итерации.

Звучит увлекательно.

Сектор образования — не единственная область, где мы используем машинное обучение. Он имеет массу применений в нашей повседневной жизни. Блокировка распознавания лиц на вашем iPhone использует машинное обучение для идентификации вашего лица.

Точно так же Google Assistant учится каждый раз, когда вы его используете, чтобы улучшить работу. Когда спам автоматически отфильтровывается в вашей учетной записи Gmail, вы можете поблагодарить за это машинное обучение.

Другими известными отраслями, использующими машинное обучение, являются производство, транспорт, финансы, здравоохранение и многие другие.

Применение машинного обучения в образовании

Отрасли образования и электронного обучения могут извлечь большую выгоду из использования машинного обучения и искусственного интеллекта. Ниже приведены некоторые из основных областей образования, которые могут извлечь выгоду из использования машинного обучения:

Снижение предвзятости при выставлении оценок

Машинное обучение может помочь учителям проверять оценки и задания учащихся. Они могут определить, есть ли плагиат, и найти другие подобные ошибки. Инструменты машинного обучения могут оценивать учащихся и давать предложения по улучшению оценки, что значительно облегчает работу учителя.

Более того, реализации машинного обучения могут уменьшить предвзятость при выставлении оценок, что может быть существенным недостатком. Отношение учителя к ученику не должно влиять на оценки, которые он выставляет ученикам. Платформа машинного обучения, предназначенная для оценки учащихся, будет выставлять оценки непредвзято, исключительно на основе их успеваемости. Однако это не означает, что им не потребуется вмешательство человека.

Последнее слово по-прежнему будет за педагогом, поскольку он может учитывать другие факторы, такие как поведение учащегося и его участие в классе.

Приложения для выставления оценок/оценки на основе машинного обучения сделают процесс выставления оценок более эффективным и простым в управлении. Это позволило бы преподавателям переключить свое внимание на другие важные области обучения, что приводит нас к следующему пункту.

Более эффективные операции

Основная причина, по которой искусственный интеллект и машинное обучение стали настолько популярными, заключается в том, что они позволяют организациям автоматизировать операции. Автоматизация существенно повышает эффективность работы.

Компании, занимающиеся электронным обучением, и образовательные учреждения могут использовать ML для автоматизации своих повседневных задач и оптимизации своей деятельности. Они могут использовать виртуальных помощников, чтобы помочь студентам быстро находить нужные курсы и изучать материал. Точно так же они могут автоматизировать повседневные задачи, такие как хранение данных о студентах и ​​планирование, с помощью инструментов машинного обучения.

По данным MIT (Массачусетский технологический институт), более 96% студентов MOC (Massive Online Courses) бросают свои курсы. Использование машинного обучения может помочь организациям повысить качество обучения и исправить эту проблему.

Прогноз карьерного пути

Еще одно известное применение машинного обучения в образовании — прогнозирование карьерного роста. Прогнозный анализ является основным компонентом машинного обучения, где мы используем алгоритмы машинного обучения для точного прогнозирования результата.

Вы можете обучить алгоритмы машинного обучения получать информацию от студентов и намечать для них индивидуальные карьерные пути. Они могут изучать данные, полученные от учителей и родителей, чтобы лучше понять интересы и карьерные устремления отдельных учащихся.

Они могут использовать личностные тесты и тесты IQ, чтобы помочь учащимся определить карьерный путь, что позволит им найти работу, в которой они будут преуспевать и получать удовольствие. Эта технология также может предсказать проблемные области учащихся и помочь им, например, дополнительные занятия или семинары, добиться профессионального успеха.

Такое внедрение машинного обучения позволит студентам избавиться от путаницы, связанной с карьерой, и принимать более взвешенные решения о своей профессии. Студенты смогут определить свои сильные стороны и максимально раскрыть свой потенциал. Точно так же они могут на раннем этапе обнаружить свои слабые стороны и укрепить те области с оптимальной производительностью.

Расширенный опыт обучения

Каждый ученик уникален тем, что каждый схватывает понятия по-разному, в разном темпе. Внедрение машинного обучения может помочь институтам и поставщикам услуг электронного обучения предлагать своим студентам более качественные и персонализированные учебные процессы.

Машинное обучение позволяет вам разрабатывать подробные журналы для каждого учащегося, предоставляя им учебные материалы с учетом их конкретных интересов и требований. Это может помочь преподавателям понять, насколько хорошо каждый учащийся понимает разные понятия.

Они могут использовать эту информацию, чтобы настроить учебный материал и планы для каждого учащегося, что позволит им учиться стабильно и эффективно.

Искусственный интеллект и машинное обучение могут помочь учащимся получить персонализированные курсы на основе их конкретных запросов. Это может сэкономить много времени и сделать процесс обучения очень эффективным.

Рекомендательные системы являются важным применением машинного обучения и ИИ. Они сосредоточены на предоставлении персонализированных рекомендаций пользователю в зависимости от его интересов и истории. Провайдеры электронного обучения могут использовать рекомендательные системы, чтобы предлагать курсы, соответствующие интересам и требованиям пользователя. Многие крупные компании используют рекомендательные системы, такие как Amazon и Netflix, которые позволяют им повысить качество обслуживания своих клиентов.

Рекомендательные системы в электронном обучении облегчат людям поиск курсов, отвечающих их карьерным устремлениям и интересам.

Каково будущее машинного обучения в образовании?

Машинное обучение может решить многие проблемы в сфере образования. Это может упростить работу учителя, снизить уровень стресса и позволить ему предложить своим ученикам более персонализированный опыт обучения.

Некоторые учебные заведения и компании уже начали использовать машинное обучение. Например, Cram101 — это служба, которая использует машинное обучение для создания учебных пособий и резюме глав учебников, чтобы их было легко понять.

Еще одно известное решение — Netex Learning , которое позволяет образовательным учреждениям создавать учебные программы и интегрировать видео и аудио со своими учебными материалами.

Многие организации начали внедрять технологии машинного обучения инновационными способами. Таким образом, будьте уверены, вы можете рассчитывать на перспективную карьеру в области машинного обучения.

Более того, средняя зарплата инженера по машинному обучению составляет 112 852 доллара, так что это, несомненно, очень прибыльная карьера. Если вы заинтересованы в карьере в сфере образования, вы можете стать экспертом по машинному обучению.

Что вы думаете о будущем машинного обучения в образовании? Какое еще влияние это может оказать на эту область? Узнайте больше о зарплате машинного обучения.

Со всеми приобретенными навыками вы также можете активно участвовать в других соревновательных платформах, чтобы проверить свои навыки и получить еще больше практических навыков. Если вам интересно узнать больше о курсе, посетите страницу Executive PG Program in Machine Learning & AI и поговорите с нашим консультантом по карьере для получения дополнительной информации.