机器学习在教育中的未来：鼓舞人心的应用清单

机器学习已成为多个行业不可或缺的一部分。 从自动驾驶汽车到电子商务商店，机器学习几乎在我们日常生活的方方面面都有应用。

然而，当我们谈论机器学习时，一个很少想到的行业是教育，它引出了一个问题：“机器学习在教育领域有什么应用吗？”

事实证明，机器学习技术在教育中有很多应用。 本文将分享一些最突出的 ML 技术在教学和教育中的应用，并展示这两者的未来是多么光明。

在我们开始谈论机器学习和教育的关系之前，让我们先讨论一下技术本身。

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机器学习简介

在机器学习中，您创建的机器可以执行任务并从中学习，而无需任何人工干预。

这是什么意思？

这意味着机器不需要您每次使用或更改其操作时都输入任务。 机器将学习在每项任务中提高其性能，并在下一次迭代中实施必要的更改。

听起来很迷人。

教育部门并不是我们使用机器学习的唯一领域。 它在我们的日常生活中有大量的应用。 iPhone 上的面部识别锁使用机器学习来识别您的面部。

同样，Google Assistant 会在您每次使用时进行学习，从而为您提供更好的体验。 当垃圾邮件在您的 Gmail 帐户中被自动过滤掉时，您可以感谢机器学习。

使用机器学习的其他突出行业包括制造、运输、金融、医疗保健等。

机器学习在教育中的应用

教育和电子学习行业可以从机器学习和人工智能的结合中受益匪浅。 以下是可以从使用机器学习中受益的一些主要教育领域：

减少评分偏差

机器学习可以帮助教师检查学生的评估和作业。 他们可以确定是否存在任何抄袭并找到其他类似的错误。 机器学习工具可以对学生进行评分并提供提高成绩的建议，从而使教师的工作更加轻松。

此外，机器学习实施可以减少评分中的偏差，这可能是一个相当大的缺陷。 老师对学生的态度不应影响他们分配给学生的成绩。 旨在评估学生的 ML 框架将仅根据学生的表现，公正地进行评分。 然而，这并不意味着他们不需要人工干预。

教育者仍然拥有最终决定权，因为他们可以考虑其他因素，例如学生的行为和他们的课堂参与。

机器学习评分/评估应用程序将使评分过程更加高效且易于管理。 这将使教育工作者能够将注意力转移到其他重要的教学领域，这将引导我们进入下一个观点。

更高效的运营

人工智能和机器学习如此受欢迎的一个重要原因是它们允许组织自动化操作。 自动化大大提高了运营效率。

电子学习公司和教育机构可以使用机器学习来自动化他们的日常任务并优化他们的运营。 他们可以使用虚拟助手帮助学生快速找到相关课程和学习材料。 同样，他们可以使用 ML 工具自动执行日常任务，例如存储与学生相关的数据和安排日程。

根据麻省理工学院（MIT）的数据，超过 96% 的 MOC（大规模在线课程）学生放弃了他们的课程。 使用 ML 可以帮助组织增强他们的学习体验并纠正这个问题。

职业道路预测

机器学习在教育中的另一个突出应用是职业道路预测。 预测分析是机器学习的核心组成部分，我们使用机器学习算法准确预测结果。

您可以训练 ML 算法以获取学生的意见，并为他们制定定制的职业道路。 他们可以研究从老师和家长那里获得的数据，以更深入地了解个别学生的兴趣和职业抱负。

他们可以使用性格测试和智商测试来帮助为学生制定职业道路，让他们找到自己擅长和喜欢的职业。 该技术还可以预测学生的问题领域并帮助他们（例如额外的课程或研讨会）在专业上取得成功。

这种机器学习实施将使学生摆脱与职业相关的困惑，并对他们的职业做出更明智的决定。 学生将能够识别他们的优势并最大限度地发挥他们的潜力。 同样，他们可以及早发现自己的弱点，并以最佳表现加强那些领域。

增强学习体验

每个学生都是独一无二的，每个学生以不同的速度掌握概念。 结合机器学习可以帮助机构和电子学习提供商为学生提供更好、更个性化的学习体验。

ML 可以让您为每个学生开发详细的日志，根据他们的特定兴趣和要求为他们提供学习材料。 它可以帮助教育工作者了解每个学生对不同概念的理解程度。

他们可以利用这些信息为每个学生定制学习材料和计划，让他们能够稳定有效地学习。

人工智能和机器学习可以帮助学生根据他们的确切要求获得个性化的课程。 这可以节省大量时间，并使学习体验变得高效。

推荐系统是机器学习和人工智能的突出应用。 他们专注于根据用户的兴趣和历史向用户提供个性化推荐。 电子学习提供商可以使用推荐系统来推荐符合用户兴趣和要求的课程。 许多大公司使用亚马逊和Netflix等推荐系统，这使他们能够为客户提供更好的用户体验。

电子学习中的推荐系统将使人们更容易找到符合他们职业抱负和兴趣的课程。

机器学习在教育中的未来如何？

机器学习可以解决教育领域的许多问题。 它可以简化教师的工作，减轻压力，并使他们能够为学生提供更加个性化的学习体验。

一些教育机构和公司已经开始使用机器学习。 例如， Cram101是一项使用 ML 创建学习指南和教科书章节摘要以使其易于理解的服务。

另一个突出的解决方案是Netex Learning ，它允许教育机构创建课程并将视频和音频与他们的学习材料集成。

许多组织已经开始以创新的方式实施 ML 技术。 因此，请放心，您当然可以期待在机器学习领域拥有一个面向未来的职业。

此外，机器学习工程师的平均工资为 112,852 美元，因此这无疑是一个非常赚钱的职业。 如果您对教育事业感兴趣，您可以作为 ML 专家进入。

您如何看待机器学习在教育领域的未来？ 它还能对这个领域产生什么其他影响？ 阅读有关机器学习薪水的更多信息。

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