機器學習在教育中的未來：鼓舞人心的應用清單

機器學習已成為多個行業不可或缺的一部分。 從自動駕駛汽車到電子商務商店，機器學習幾乎在我們日常生活的方方面面都有應用。

然而，當我們談論機器學習時，一個很少想到的行業是教育，它引出了一個問題：“機器學習在教育領域有什麼應用嗎？”

事實證明，機器學習技術在教育中有很多應用。 本文將分享一些最突出的 ML 技術在教學和教育中的應用，並展示這兩者的未來是多麼光明。

在我們開始談論機器學習和教育的關係之前，讓我們先討論一下技術本身。

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機器學習簡介

在機器學習中，您創建的機器可以執行任務並從中學習，而無需任何人工干預。

這是什麼意思？

這意味著機器不需要您每次使用或更改其操作時都輸入任務。 機器將學習在每項任務中提高其性能，並在下一次迭代中實施必要的更改。

聽起來很迷人。

教育部門並不是我們使用機器學習的唯一領域。 它在我們的日常生活中有大量的應用。 iPhone 上的面部識別鎖使用機器學習來識別您的面部。

同樣，Google Assistant 會在您每次使用時進行學習，從而為您提供更好的體驗。 當垃圾郵件在您的 Gmail 帳戶中被自動過濾掉時，您可以感謝機器學習。

使用機器學習的其他突出行業包括製造、運輸、金融、醫療保健等。

機器學習在教育中的應用

教育和電子學習行業可以從機器學習和人工智能的結合中受益匪淺。 以下是可以從使用機器學習中受益的一些主要教育領域：

減少評分偏差

機器學習可以幫助教師檢查學生的評估和作業。 他們可以確定是否存在任何抄襲並找到其他類似的錯誤。 機器學習工具可以對學生進行評分並提供提高成績的建議，從而使教師的工作更加輕鬆。

此外，機器學習實施可以減少評分中的偏差，這可能是一個相當大的缺陷。 老師對學生的態度不應影響他們分配給學生的成績。 旨在評估學生的 ML 框架將僅根據學生的表現，公正地進行評分。 然而，這並不意味著他們不需要人工干預。

教育者仍然擁有最終決定權，因為他們可以考慮其他因素，例如學生的行為和他們的課堂參與。

機器學習評分/評估應用程序將使評分過程更加高效且易於管理。 這將使教育工作者能夠將注意力轉移到其他重要的教學領域，這將引導我們進入下一個觀點。

更高效的運營

人工智能和機器學習如此受歡迎的一個重要原因是它們允許組織自動化操作。 自動化大大提高了運營效率。

電子學習公司和教育機構可以使用機器學習來自動化他們的日常任務並優化他們的運營。 他們可以使用虛擬助手幫助學生快速找到相關課程和學習材料。 同樣，他們可以使用 ML 工具自動執行日常任務，例如存儲與學生相關的數據和安排日程。

根據麻省理工學院（MIT）的數據，超過 96% 的 MOC（大規模在線課程）學生放棄了他們的課程。 使用 ML 可以幫助組織增強他們的學習體驗並糾正這個問題。

職業道路預測

機器學習在教育中的另一個突出應用是職業道路預測。 預測分析是機器學習的核心組成部分，我們使用機器學習算法準確預測結果。

您可以訓練 ML 算法以獲取學生的意見，並為他們制定定制的職業道路。 他們可以研究從老師和家長那裡獲得的數據，以更深入地了解個別學生的興趣和職業抱負。

他們可以使用性格測試和智商測試來幫助為學生製定職業道路，讓他們找到自己擅長和喜歡的職業。 該技術還可以預測學生的問題領域並幫助他們（例如額外的課程或研討會）在專業上取得成功。

這種機器學習實施將使學生擺脫與職業相關的困惑，並對他們的職業做出更明智的決定。 學生將能夠識別他們的優勢並最大限度地發揮他們的潛力。 同樣，他們可以及早發現自己的弱點，並以最佳表現加強那些領域。

增強學習體驗

每個學生都是獨一無二的，每個學生以不同的速度掌握概念。 結合機器學習可以幫助機構和電子學習提供商為學生提供更好、更個性化的學習體驗。

ML 可以讓您為每個學生開發詳細的日誌，根據他們的特定興趣和要求為他們提供學習材料。 它可以幫助教育工作者了解每個學生對不同概念的理解程度。

他們可以利用這些信息為每個學生定制學習材料和計劃，讓他們能夠穩定有效地學習。

人工智能和機器學習可以幫助學生根據他們的確切要求獲得個性化的課程。 這可以節省大量時間，並使學習體驗變得高效。

推薦系​​統是機器學習和人工智能的突出應用。 他們專注於根據用戶的興趣和歷史向用戶提供個性化推薦。 電子學習提供商可以使用推薦系統來推薦符合用戶興趣和要求的課程。 許多大公司使用亞馬遜和Netflix等推薦系統，這使他們能夠為客戶提供更好的用戶體驗。

電子學習中的推薦系統將使人們更容易找到符合他們職業抱負和興趣的課程。

機器學習在教育中的未來如何？

機器學習可以解決教育領域的許多問題。 它可以簡化教師的工作，減輕壓力，並使他們能夠為學生提供更加個性化的學習體驗。

一些教育機構和公司已經開始使用機器學習。 例如， Cram101是一項使用 ML 創建學習指南和教科書章節摘要以使其易於理解的服務。

另一個突出的解決方案是Netex Learning ，它允許教育機構創建課程並將視頻和音頻與他們的學習材料集成。

許多組織已經開始以創新的方式實施 ML 技術。 因此，請放心，您當然可以期待在機器學習領域擁有一個面向未來的職業。

此外，機器學習工程師的平均工資為 112,852 美元，因此這無疑是一個非常賺錢的職業。 如果您對教育事業感興趣，您可以作為 ML 專家進入。

您如何看待機器學習在教育領域的未來？ 它還能對這個領域產生什麼其他影響？ 閱讀有關機器學習薪水的更多信息。

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