Садржај
- Прилагођена настава
- Боље процене
- Прилагођени планови лекције
- Без грешака, без стреса - Ваш корак по корак водич за креирање софтвера за промену живота без да вам уништи живот
- Цустом Феедбацк
- Предвиђање каријерног пута
- Закључак
Извор: Хаивиремедиа / Дреамстиме.цом
Одузети:
Машинско учење револуционише како се предају часови, тако и како ученици уче.
Машинско учење може потенцијално редефинисати не само начин на који се образовање стиче, већ и потакнути квалитетно учење са стране ученика. Вероватно је најважнији део улоге машинског учења у настави прилагођена настава. Машинским учењем одлазимо од методологије јединствене величине. Машинско учење обећава да ће пружити прилагођену наставу у настави пружајући повратне информације у стварном времену на основу понашања ученика и других фактора. Ово повећава шансе за боље учење. Машинско учење такође игра важну улогу у процени или процени уклањањем пристраности. (Велики подаци такође играју велику улогу у образовним трендовима. Прочитајте више у чланку Како велики подаци могу револуционарати образовање.)
Истражимо утицај машинског учења на област наставне изврсности.
Прилагођена настава
Прилагођено подучавање је директна супротност методологији или филозофији која одговара свим величинама. Она узима у обзир способност ученика, брзину учења, позадину одговора и друге варијабле. Обрађује податке у реалном времену и пружа повратну информацију наставнику, тако да наставник може одмах препознати пажњу ученика или његову слабу реакцију и предузети корективне радње. Ово потенцијално може побољшати учешће ученика и, у том процесу, свеукупне резултате. Машинско учење ће моћи да објасни концепте, као и да постави циљеве за поједине ученике. Са друге стране, наставници ће бити у стању да прате да ли ученици могу пробавити концепте или не. На основу тих повратних информација, васпитачи могу у складу са тим променити или модификовати методологију, наставни план и програм. А, резултат је тачнији и циљанији за појединце. Једноставно речено, машинско учење врши аналитику засновану на подацима сваког ученика и чини процес доношења одлука аутоматским и уједначеним.
Боље процене
Оцјењивање је главни дио наставне индустрије. Технологија машинског учења може помоћи наставницима да објективно процене или процене тестове и пруже повратне информације. Апликације за машинско учење могу да врше процену и дају оцене. О овом процесу воде рачунаре машине, уклањајући људску интервенцију и помажу у уклањању људских предрасуда или пристрасности из процеса.
Међутим, истовремено морамо имати на уму да се процена врши алгоритмима машинског учења, заснованим на фееду података. Стога би могла бити потребна нека људска интервенција од случаја до случаја. На пример, прилике као што су евалуација истраживачког рада, интерактивни рад, усмени испит итд., Још увек су неопходне људске интервенције. Све у свему, процес оцењивања постаје једноставнији, тачнији и непристраснији уз помоћ машинског учења.
Прилагођени планови лекције
До данас су планови наставе направљени на генерички начин, тако да су исти план за све ученике. Међутим, студенти имају различите врсте способности учења, тако да исти план предавања можда није идеалан за све ученике. Замислите сценариј у којем ученик може брзо да научи кроз визуелне приказе / фигуре / дијаграме, али му је дат наставни материјал на основу основа - студент се може борити са учењем градива.
Пре АИ и машинског учења, није постојао практичан начин да се то открије и пронађе могуће решење. Као резултат, он врши огроман притисак на студента и понекад доводи до неуспеха, мада је студент можда имао добар потенцијал. Да је материјал представљен само другачије, ученик га је лако разумео и научио.
АИ апликације су сјајно решење за ову ситуацију. Прилагођени планови предавања могу потенцијално резултирати бољим учењем, јер технологија може проценити податке о ученицима и одредити најбоље методе на којима ученици могу да уче. Такође ће одредити боље мапирање предмета на основу интересовања ученика.
Без грешака, без стреса - Ваш корак по корак водич за креирање софтвера за промену живота без да вам уништи живот
Не можете побољшати своје вештине програмирања када никога није брига за квалитет софтвера.
Цустом Феедбацк
Повратне информације су важан дио сваког система учења. И у настави је повратна информација једна од најважнијих компоненти. Када говоримо о повратним информацијама, то значи повратне информације од 360 степени. Овде се примењује и на ученике и на наставнике. Машинско учење анализира податке ученика (оцењивање, интересовање, резултат, понашање итд.) И пружа повратне информације. Машинско учење такође анализира податке наставника (предмет подучавања, метода наставе, прихватање итд.) И припрема повратне информације. Ова повратна информација помаже обема странама. Студенти су у стању да добију конструктивне повратне информације и у складу са тим делују како би постигли боље резултате. С друге стране, наставници су у стању да се прилагоде како би пружили боље предавачко искуство.Док наставник већ даје повратне информације ученицима, машинско учење ће ићи даље и дубље. Процениће понашање ученика, одговоре и историјске податке и доћи до закључака заснованих на подацима и пружити објективне повратне информације. Што се тиче процена, то ће елиминисати могућност људских предрасуда истовремено пружајући повратне информације.
Предвиђање каријерног пута
Ово је једно подручје у којем се студенти могу збунити и донијети одлуку која можда неће успјети најбоље. Пут каријере студента веома је важан за њихову будућност. Ако се пут не одабере пажљиво, резултат може бити фрустрација и разочарање. Генерално, на одлуку о каријери студента може увелико утицати више фактора, укључујући породичну професију, родитеље и комшије - и, наравно, најуносније могућности каријере. Ипак, најважнија ствар недостаје: камате појединог студента. АИ и машинско учење могу овдје играти главну улогу. Апликације за машинско учење за предвиђање каријерног пута могу пратити интересовање ученика, склоности и несвиђања. Анализира понашање и реакције ученика. На основу анализе може се прилично предвидјети подручја интересовања у којима се студент може изврсно истакнути. (За више информација о врхунском образовању, погледајте одељак Образовање се мора претворити у облак.)
Закључак
Вештачка интелигенција и машинско учење имају огроман утицај на наставну индустрију. Пре увођења АИ / машинског учења, уобичајено се користио општи приступ који одговара једној величини. Као резултат тога, студенти су били принуђени да покушају да свој стил учења прилагоде плану лекције, а не обрнуто. С друге стране, наставници су се суочили са великим проблемима, покушавајући да разумеју потребе ученика и могућа решења. Дакле, наставно искуство и степен успеха није био по очекивањима. Са појавом машинског учења и АИ постаје све усмереније, тачније и успешније. Машинско учење, ако се користи, може револуционирати подучавање само на основу података. У скорој будућности машинско учење биће ефикасније и даће још боље резултате.