Eğitimde Makine Öğreniminin Geleceği: İlham Veren Uygulamaların Listesi

Makine öğrenimi, birden fazla endüstrinin ayrılmaz bir parçası haline geldi. Otonom araçlardan e-ticaret mağazalarına kadar, makine öğrenimi günlük hayatımızın neredeyse her alanında uygulamalar bulur.

Ancak, makine öğrenimi denilince akla nadiren gelen bir sektör olan eğitim, “Eğitim sektöründe makine öğrenimi uygulamaları var mı?” sorusunu akla getiriyor.

Görüldüğü gibi, eğitimde makine öğrenimi teknolojisinin birçok uygulaması vardır. Bu makale, öğretim ve eğitimde en önde gelen ML teknolojisi uygulamalarından bazılarını paylaşacak ve bu ikisinin geleceğinin ne kadar parlak olduğunu gösterecektir.

Makine öğrenimi ve eğitimin ilişkisi hakkında konuşmaya başlamadan önce, teknolojinin kendisini tartışalım.

Kariyerinizi hızlandırmak için Dünyanın En İyi Üniversiteleri - Yüksek Lisanslar, Yönetici Yüksek Lisans Programları ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında İleri Düzey Sertifika Programından çevrimiçi En İyi Makine Öğrenimi Kursuna katılın.

Makine Öğrenmesine Kısa Bir Giriş

Makine öğreniminde, herhangi bir insan müdahalesi gerektirmeden görevleri yürütebilen ve onlardan öğrenebilen makineler yaratırsınız.

Bunun anlamı ne?

Bu, makineyi her kullandığınızda veya işleyişinde değişiklik yaptığınızda makinenin görevi girmenizi gerektirmediği anlamına gelir. Makine, her görevde performansını iyileştirmeyi öğrenecek ve bir sonraki yinelemede gerekli değişiklikleri uygulayacaktır.

Kulağa büyüleyici geliyor.

Makine öğrenimini kullandığımız tek alan eğitim sektörü değil. Günlük hayatımızda bir ton uygulama var. iPhone'unuzdaki yüz tanıma kilidi, yüzünüzü tanımlamak için makine öğrenimini kullanır.

Benzer şekilde, Google Asistan size daha iyi bir deneyim sunmak için onu her kullandığınızda öğrenir. Bir spam e-posta Gmail hesabınızda otomatik olarak filtrelendiğinde, bunun için makine öğrenimine teşekkür edebilirsiniz.

Makine öğrenimini kullanan diğer öne çıkan sektörler imalat, ulaşım, finans, sağlık ve diğerleridir.

Eğitimde Makine Öğrenimi Uygulamaları

Eğitim ve e-öğrenme endüstrileri, makine öğrenimi ve yapay zekayı birleştirmekten büyük ölçüde yararlanabilir. Makine öğrenimi kullanımından yararlanabilecek temel eğitim alanlarından bazıları şunlardır:

Derecelendirmede Azaltılmış Önyargı

Makine öğrenimi, öğretmenlere öğrenci değerlendirmelerini ve ödevlerini incelemede yardımcı olabilir. Herhangi bir intihal olup olmadığını belirleyebilir ve benzer başka hatalar bulabilirler. Makine öğrenimi araçları, öğrencilere not verebilir ve notu iyileştirme konusunda öneriler sunarak öğretmenin işini çok daha kolaylaştırır.

Ayrıca, makine öğrenimi uygulamaları, önemli bir kusur olabilen derecelendirmedeki yanlılığı azaltabilir. Bir öğretmenin bir öğrenciye karşı tutumu, öğrencilerine verdiği notları etkilememelidir. Öğrencileri değerlendirmek için tasarlanmış bir ML çerçevesi, yalnızca performanslarına dayalı olarak tarafsız bir şekilde not verir. Ancak bu, insan müdahalesine ihtiyaç duymayacakları anlamına gelmez.

Öğrencinin davranışı ve sınıfa katılımı gibi diğer faktörleri göz önünde bulundurabilecekleri için eğitimci yine de son sözü söyleyecektir.

Makine öğrenimi not verme/değerlendirme uygulamaları, not verme sürecini çok daha verimli ve yönetimi daha kolay hale getirecektir. Bu, eğitimcilerin odaklarını diğer önemli öğretim alanlarına kaydırmalarına izin verecek ve bu da bizi bir sonraki noktamıza yönlendirecektir.

Daha Verimli İşlemler

Yapay zeka ve makine öğreniminin bu kadar popüler olmasının büyük bir nedeni, kuruluşların operasyonları otomatikleştirmesine izin vermesidir. Otomasyon, operasyon verimliliğini önemli ölçüde artırır.

E-öğrenme şirketleri ve eğitim kurumları, günlük görevlerini otomatikleştirmek ve operasyonlarını optimize etmek için makine öğrenimini kullanabilir. Öğrencilerin ilgili dersleri bulmalarına ve materyalleri çok hızlı bir şekilde incelemelerine yardımcı olmak için sanal asistanları kullanabilirler. Benzer şekilde, ML araçlarını kullanarak öğrenciyle ilgili verileri depolama ve zamanlama gibi günlük görevleri otomatikleştirebilirler.

MIT'ye (Massachusetts Teknoloji Enstitüsü) göre , MOC (Kitlesel Çevrimiçi Kurslar) öğrencilerinin %96'sından fazlası derslerinden vazgeçiyor. Makine öğrenimini kullanmak, kuruluşların öğrenme deneyimlerini geliştirmelerine ve bu sorunu düzeltmelerine yardımcı olabilir.

Kariyer Yolu Tahmini

Eğitimde makine öğreniminin öne çıkan bir diğer uygulaması da kariyer yolu tahminidir. Tahmine dayalı analiz, bir sonucu doğru bir şekilde tahmin etmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullandığımız makine öğreniminin temel bir bileşenidir.

Öğrencilerden girdi almak ve onlar için özelleştirilmiş kariyer yollarını belirlemek için makine öğrenimi algoritmalarını eğitebilirsiniz. Bireysel bir öğrencinin ilgi alanları ve kariyer hedefleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için öğretmenlerden ve velilerden elde edilen verileri inceleyebilirler.

Öğrenciler için kariyer yolları oluşturmaya yardımcı olmak için kişilik testleri ve IQ testleri kullanabilirler, bu da onların üstün olacakları ve keyif alacakları kariyerleri bulmalarına olanak tanır. Teknoloji ayrıca öğrencilerin sorunlu alanlarını tahmin edebilir ve profesyonel olarak başarılı olmaları için ekstra dersler veya atölye çalışmaları gibi onlara yardımcı olabilir.

Bu tür bir makine öğrenimi uygulaması, öğrencilerin kariyerle ilgili kafa karışıklığından kurtulmalarını ve meslekleri hakkında daha bilinçli kararlar vermelerini sağlayacaktır. Öğrenciler güçlü yönlerini belirleyebilecek ve potansiyellerini en üst düzeye çıkarabilecektir. Benzer şekilde, zayıflıklarını erkenden bulabilir ve bu alanları optimum performansla güçlendirebilirler.

Gelişmiş Öğrenme Deneyimi

Her öğrenci, kavramları farklı bir hızda, farklı şekilde kavraması bakımından benzersizdir. Makine öğrenimini birleştirmek, enstitülerin ve e-öğrenme sağlayıcılarının öğrencilerine daha iyi ve daha kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sunmalarına yardımcı olabilir.

ML, her öğrenci için ayrıntılı günlükler geliştirmenize izin vererek, onlara özel ilgi alanları ve gereksinimlerine göre öğrenme materyali sağlar. Eğitimcilerin, her öğrencinin farklı kavramları ne kadar iyi anladığını anlamalarına yardımcı olabilir.

Bu bilgileri, her öğrenci için çalışma materyalini ve planlarını özelleştirmek için kullanabilirler, böylece onların istikrarlı ve etkili bir şekilde öğrenmelerini sağlayabilirler.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi, öğrencilerin tam isteklerine göre kişiselleştirilmiş kurslar almalarına yardımcı olabilir. Bu, çok zaman kazandırabilir ve öğrenme deneyimini son derece verimli hale getirebilir.

Öneri sistemleri, makine öğrenimi ve yapay zekanın öne çıkan bir uygulamasıdır. Kullanıcının ilgi alanlarına ve geçmişine bağlı olarak bir kullanıcıya kişiselleştirilmiş öneriler sunmaya odaklanırlar. E-öğrenme sağlayıcıları, bir kullanıcının ilgi alanları ve gereksinimleriyle eşleşen kurslar önermek için tavsiye sistemlerini kullanabilir. Birçok büyük şirket, müşterilerine daha iyi bir kullanıcı deneyimi sunmalarını sağlayan Amazon ve Netflix gibi öneri sistemlerini kullanıyor.

E-öğrenmedeki öneri sistemleri, insanların kariyer özlemleri ve ilgi alanları için kurs bulmasını kolaylaştıracaktır.

Eğitimde Makine Öğreniminin Geleceği Nasıl?

Makine öğrenimi, eğitim sektöründeki birçok sorunu çözebilir. Bir öğretmenin işini basitleştirebilir, stresi azaltabilir ve öğrencilerine daha kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sunmalarını sağlayabilir.

Bazı eğitim kurumları ve şirketler şimdiden ML kullanmaya başladı. Örneğin, Cram101 , ders kitaplarının anlaşılmasını kolaylaştırmak için çalışma kılavuzları ve ders kitaplarının bölüm özetlerini oluşturmak için makine öğrenimini kullanan bir hizmettir.

Öne çıkan diğer bir çözüm ise eğitim kurumlarının müfredat oluşturmasına ve eğitim materyalleriyle video ve sesi entegre etmesine olanak tanıyan Netex Learning'dir .

Birçok kuruluş, makine öğrenimi teknolojilerini yenilikçi yollarla uygulamaya başladı. Bu nedenle, emin olun, Makine Öğrenimi alanında geleceğe yönelik bir kariyere sahip olmayı kesinlikle bekleyebilirsiniz.

Ayrıca, bir makine öğrenimi mühendisinin ortalama maaşı 112,852$'dır, bu nedenle şüphesiz çok kazançlı bir kariyerdir. Eğitim alanında bir kariyerle ilgileniyorsanız, makine öğrenimi uzmanı olarak girebilirsiniz.

Eğitimde makine öğreniminin geleceği hakkında ne düşünüyorsunuz? Bu alanda başka ne gibi etkileri olabilir? Makine öğrenimi maaşı hakkında daha fazla bilgi edinin.

Öğrenilen tüm becerilerle, becerilerinizi test etmek ve daha fazla uygulamalı olmak için diğer rekabetçi platformlarda da aktif olabilirsiniz. Kurs hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka'daki Yönetici PG Programı sayfasına göz atın ve daha fazla bilgi için kariyer danışmanımızla görüşün.