Зміст
- Індивідуальне навчання
- Кращі оцінки
- Спеціальні плани уроків
- Ні помилок, ні стресу - покроковий посібник зі створення програмного забезпечення, що змінює життя, не руйнуючи ваше життя
- Спеціальні відгуки
- Прогнозування кар'єрного шляху
- Висновок
Джерело: Haywiremedia / Dreamstime.com
Винос:
Машинне навчання революціонує як викладають уроки та як навчаються.
Машинне навчання може потенційно переосмислити не тільки спосіб здобуття освіти, а й сприяти якісному навчанню з боку студентів. Напевно, найважливішою частиною ролі машинного навчання в навчанні є індивідуальне навчання. За допомогою машинного навчання ми відходимо від методики єдиного розміру. Машинне навчання обіцяє забезпечити індивідуальне навчання на уроці шляхом надання зворотного зв'язку в режимі реального часу на основі індивідуальної поведінки учнів та інших факторів. Це підвищує шанси на краще навчання. Машинне навчання також відіграє важливу роль в оцінках або оцінках, усуваючи упередження. (Великі дані також відіграють велику роль у навчальних тенденціях. Детальніше читайте у розділі Як великі дані можуть революціонувати освіту.)
Давайте дослідимо вплив машинного навчання в галузі майстерності навчання.
Індивідуальне навчання
Індивідуальне навчання - пряма протилежність методиці чи філософії, що відповідає всім розмірам. Він враховує індивідуальну здатність студента, швидкість навчання, передумови, відповіді та інші змінні. Він обробляє дані в режимі реального часу і надає зворотній зв’язок вчителю, щоб викладач міг негайно розпізнати, що позначає увагу учнів або погану реакцію, і вжити коригуючих дій. Це потенційно може покращити участь студентів та, в процесі, загальні результати. Машинне навчання зможе пояснити поняття, а також встановити цілі для окремих студентів. З іншого боку, викладачі зможуть відстежувати, чи здатні учні засвоювати поняття чи ні. Виходячи з цього зворотного зв'язку, вчителі можуть відповідно змінити або змінити методологію, навчальний план або теми. І результат більш точний і орієнтований на людей. Простіше кажучи, машинне навчання робить аналітику на основі індивідуальних даних студентів і робить процес прийняття рішень автоматичним та рівномірним.
Кращі оцінки
Оцінювання є основною частиною викладацької галузі. Технологія машинного навчання може допомогти вчителям об'єктивно оцінити або оцінити тести та надати зворотній зв'язок. Програми машинного навчання можуть оцінювати і давати бали. Процес опікується машинами, усуваючи втручання людини та допомагаючи усунути забобони або упередження людини з цього процесу.
Однак, разом з тим, нам потрібно пам’ятати, що оцінювання проводиться за допомогою алгоритмів машинного навчання, заснованих на подачі даних. Тому може потребувати певного втручання людини в кожному конкретному випадку. Наприклад, такі випадки, як оцінювання науково-дослідної роботи, інтерактивна робота, усне опитування тощо, все-таки потрібне певне втручання людини. В цілому процес оцінювання робиться більш спрощеним, точним та неупередженим за допомогою машинного навчання.
Спеціальні плани уроків
На сьогоднішній день плани уроків складені узагальнено, тому вони є однаковим планом для всіх учнів. Однак учні мають різні типи здібностей до навчання, тому один і той же план уроку може бути не ідеальним для всіх учнів. Уявіть сценарій, коли студент може швидко навчатися за допомогою візуальних уявлень / фігур / діаграм, але йому надається навчальний матеріал на основі - студент може боротися з засвоєнням матеріалу.
До того як AI та машинне навчання не існувало практичного способу виявити це та знайти можливе рішення. В результаті це чинить надзвичайний тиск на студента і іноді призводить до невдачі, хоча студент, можливо, мав би хороший потенціал. Якби матеріал був поданий лише по-іншому, студент, можливо, легко його зрозумів і засвоїв.
Програми AI - чудове рішення цієї ситуації. Спеціальні плани уроків можуть потенційно привести до кращого навчання, оскільки технологія може оцінити дані учнів та визначити найкращі методи, за якими учні можуть вчитися. Це також визначить краще відображення предметів на основі інтересу учнів.
Ні помилок, ні стресу - покроковий посібник зі створення програмного забезпечення, що змінює життя, не руйнуючи ваше життя
Ви не можете покращити свої навички програмування, коли ніхто не піклується про якість програмного забезпечення.
Спеціальні відгуки
Відгуки є важливою частиною будь-якої системи навчання. В навчанні також зворотний зв'язок є однією з найважливіших складових. Коли ми говоримо про зворотній зв'язок, це означає зворотній зв'язок на 360 градусів. Тут він застосовується як для учня, так і для викладача. Машинне навчання аналізує дані учнів (класифікація, інтерес, оцінка, поведінка тощо) та надає зворотній зв'язок. Машинне навчання також аналізує дані вчителів (викладає предмет, метод викладання, прийняття тощо) та готує зворотній зв'язок. Цей відгук допомагає обом сторонам. Студенти мають змогу отримати конструктивний зворотній зв'язок та діяти відповідно до кращих результатів. З іншого боку, викладачі можуть налаштувати себе, щоб забезпечити кращий досвід викладання. Поки викладач вже не надає відгуків учнів, машинне навчання піде все далі і глибше. Він буде оцінювати поведінку учнів, відповіді та історичні дані та приймати висновки, засновані на даних, та забезпечувати об'єктивний зворотній зв'язок. Що стосується оцінок, це позбавить можливості людських упереджень, надаючи зворотній зв'язок.
Прогнозування кар'єрного шляху
Це одна сфера, де студенти можуть заплутатися та прийняти рішення, яке може не вийти найкращим чином. Кар’єрний шлях студента дуже важливий для їхнього майбутнього. Якщо шлях обраний не обережно, наслідком може бути розчарування та розчарування. Взагалі на рішення про кар’єрний шлях студента може бути сильно впливає низка факторів, зокрема сімейна професія, батьки та сусіди - і, звичайно, найбільш прибуткові варіанти кар’єри. Однак найголовніше бракує: відсотки індивідуального студента. ШІ та машинне навчання тут можуть відігравати головну роль. Програми машинного навчання для прогнозування кар’єрного шляху здатні відстежувати інтерес учнів, схильності та неприязнь. Аналізується поведінка та реакції учнів. На основі аналізу він може справедливо передбачити сфери інтересів, в яких студент може перемогти. (Докладніше про передову освіту див. У розділі Освіта повинна повернутися до хмари.)
Висновок
Штучний інтелект та машинне навчання мають величезний вплив на викладацьку галузь. До впровадження AI / машинного навчання зазвичай використовувався загальний підхід, що відповідає одному розміру. В результаті студенти були змушені намагатися пристосувати свій стиль навчання до плану уроку, а не навпаки. З іншого боку, викладачі стикалися з великою кількістю проблем, намагаючись зрозуміти потреби учнів та можливі рішення. Отже, досвід викладання та рівень успішності були не за очікуванням. З появою машинного навчання та ШІ воно стає більш цілеспрямованим, точним та успішним. Машинне навчання, якщо його використовувати, може зробити революцію для викладання лише на основі даних. Найближчим часом машинне навчання стане більш ефективним та дасть ще кращі результати.