Начнем с введения в машинное обучение.
Машинное обучение фокусируется на создании компьютерных алгоритмов, которые могут получать доступ к данным, а затем использовать их для прогнозирования будущего. Его процесс обучения начинается с наблюдения, затем проверки данных и, наконец, принятия лучших решений. Основная цель состоит в том, чтобы позволить машинным системам учиться самостоятельно, без какого-либо вмешательства человека.
Прежде чем перейти к тому, как можно использовать машинное обучение в электронном обучении, мы должны взглянуть на электронное обучение и проблемы, с которыми сталкивается отрасль.
Что такое электронное обучение?
Электронное обучение, или электронное обучение, осуществляется в форме обучения и подготовки, когда контент доставляется через цифровые ресурсы. Эти цифровые ресурсы включают такие устройства, как компьютеры, планшеты и даже сотовые телефоны, подключенные к Интернету. Это позволяет пользователям легко учиться в любое время и в любом месте, практически без ограничений.
Мир только что пережил такую пандемическую ситуацию, когда все замерло. Электронное обучение оказалось спасителем в том, что касается учебы, все каким-то образом переместилось в Интернет.
Проблемы, связанные……….
Каковы проблемы в индустрии электронного обучения?
Электронное обучение теперь стало дополнением к обычным занятиям. Принимая во внимание перспективы бизнеса, в настоящее время электронное обучение стало тенденцией, и конкуренция вокруг него растет, поскольку организации начали предлагать курсы по низкой цене и с большим количеством возможностей. Поэтому очень сложно удержать студентов. Даже из-за пандемии спрос на электронное обучение растет высокими темпами. Таким образом, организациям сложно управлять большим объемом данных и извлекать из них информацию, например, какой курс чаще всего просматривают студенты, по какому каналу связаться с нами и для какого курса у нас максимальное количество пользователей.
Примеры использования машинного обучения в электронном обучении
1. Чат-боты как виртуальные инструкторы:
Чат-ботов можно рассматривать как приложение машинного обучения и искусственного интеллекта, которое используется платформами электронного обучения. Чат-боты — это программное обеспечение, созданное с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта для взаимодействия с людьми.
Чат-боты можно использовать для обеспечения интерактивного обучения на курсах электронного обучения. Многие организации уже начали использовать чат-ботов для интерактивных оценок и рекомендаций. Чат-боты могут работать на нескольких платформах, от веб-сайтов до мобильных телефонов.
Чат-боты необходимы в электронном обучении, поскольку у них нет ограничений на ответы на вопросы или предоставление проектов/оценок учащимся. Вы можете использовать их для создания интерактивного опыта обучения, которого так жаждут учащиеся. Кроме того, они легко доступны, и вы можете в любое время обратиться к своему инструктору, чтобы получить разъяснения по любому вопросу одним щелчком мыши.
2. Профилирование учащихся в электронном обучении:
Что касается электронного обучения, профилирование означает разделение учащихся на основе типов курсов, на которые они записались, и рекомендацию им курса, аналогичного тому, на который ранее записались другие учащиеся, имеющие ту же историю. Профилирование выполняется путем применения алгоритмов машинного обучения к данным.
Объясняя приведенный выше сценарий на примере, вы могли заметить рекомендации по продуктам, которые различные сайты электронной коммерции предоставляют, когда вы покупаете некоторые продукты, и рекомендуемые продукты каким-то образом связаны, например, если вы покупаете летучую мышь, есть вероятность, что мяч рекомендуется сказать пользователи также покупают этот продукт или рекламу при просмотре веб-страниц. Это основано на данных, собранных из вашего предыдущего опыта покупок или истории поиска.
Точно так же профилирование учащегося выполняется на основе его предыдущей истории обучения и данных, собранных об учащемся. Учащиеся или группы учащихся классифицируются по определенному профилю на основе их общих интересов.
Алгоритмы машинного обучения формируют шаблон на основе собранной информации и используют ее для предоставления целевого электронного обучения.
3. Прогнозирует вовлеченность учащихся для повышения эффективности электронного обучения:
LMS (система управления обучением), обладающая возможностями машинного обучения, может автоматически направлять учащихся к контенту, который поможет им получить больше информации по предмету. Это интерактивная панель инструментов, которая в совокупности содержит всю информацию, связанную с успеваемостью учащегося, отслеживанием действий или ходом курса.
LMS — это ответ на следующие вопросы, например, насколько эффективен курс электронного обучения, который вы только что внедрили? Считают ли учащиеся это увлекательным?
Часто мы предполагаем, что это увлекательно, или основываем наше предположение на отзывах, которые мы получили. Но как мы узнаем, испытывали ли учащиеся трудности в какой-то момент курса или некоторые из них чувствовали, что курс недостаточно увлекательный.
Когда такая информация отслеживается, LMS направляет учащихся к контенту, который поможет им получить больше информации по предмету. Если учащиеся уже знакомы с контентом, он может представить контент, который способствует глубокому обучению. При этом повышается вовлеченность учащихся, и курс электронного обучения становится намного эффективнее, чем обычно.
4. Мгновенная обратная связь:
Обратная связь важна, и она может помочь во многих отношениях. Оценка производительности и объединение всего вышеперечисленного дает возможность предоставлять персонализированную обратную связь в режиме реального времени для каждого пользователя. Таким образом, вместо того, чтобы воспринимать такую обратную связь как публичное запугивание, каждый ученик воспринимает ее за чистую монету — как индивидуальный план развития, подчеркивающий сильные и слабые стороны каждого ученика и показывающий ему дорожную карту для дальнейшего совершенствования.
Обзор:
Подводя итог, мы можем сказать, что во многих отношениях МО и ИИ могут помочь учащимся улучшить способ обучения, предоставляя интерактивные методы обучения и оценки, а также помогая учащимся получить структурированный способ прохождения курса и таким же образом, как они может помочь бизнесу расти в геометрической прогрессии, поскольку алгоритмы заботятся об обработке данных столь многих учащихся и получают информацию, которая может помочь в принятии различных решений.
