Сегодня в этом блоге я собираюсь объяснить варианты использования машинного обучения в электронном обучении. Надеюсь, вы получите некоторую информацию об этом конкретном посте.
Алгоритмы машинного обучения помогают предоставлять релевантный контент по определенной теме. Поскольку у нас много тем, то как мы можем выбрать релевантную информацию/контент по конкретной теме? Таким образом, в этом случае алгоритмы машинного обучения играют важную роль в предоставлении актуальной информации по конкретной теме или предмету.
Совсем недавно Университет Северной Каролины представил структуру многозадачного обучения, основанную на моделях машинного обучения, которая может прогнозировать вероятность правильного ответа студента в соответствии с его предыдущим поведением в процессе обучения.
1. Персонализированное обучение: -
Персонализированное обучение, разработанное с учетом интересов, способностей, уровня знаний и талантов конкретных учащихся, обеспечивает более глубокое вовлечение. Таким образом, помогая учащимся оставаться мотивированными и добиваться большего успеха, а также расширяя возможности их голоса и выбора. Вот почему персонализированное обучение является одним из самых больших трендов в образовании.
Благодаря искусственному интеллекту учащиеся теперь должны индивидуально подходить к учебным программам на основе своего уникального опыта и предпочтений.
2. Цифровые экзамены и оценка: -
Карантин повлиял на экзамены, и в большинстве случаев школам приходилось либо отменять, либо откладывать экзамены. Через некоторое время институты поняли, что онлайн-обучение станет новой нормой, и они должны адаптироваться, чтобы двигаться вперед. Обычно использовались три решения — выпустить всех, предоставить онлайн-задания и экстраполировать оценки студентов с их предыдущих экзаменов. Оценка, особенно для экзаменов с высокими ставками, требующих доступа к средствам правовой защиты и строгого контроля, по-прежнему остается проблемой для учебных заведений при проведении онлайн.
3. Индивидуальное обучение: -
Индивидуальные курсы – это новая реальность. ИИ и машинное обучение делают образование индивидуальным. Программы могут прогнозировать настроение учащегося, успеваемость и обучение, чтобы изменить модуль и задания. За последние несколько лет в этой сфере появилось множество образовательных компаний.
4. Зачисление и процесс приема: -
Представьте, что вы идете в школу и получаете предложения по учебной программе курса, основанные на ваших целях и данных записей о зачислении учащихся, чтобы помочь создать для нас индивидуальный путь.
Преимущества:
1. Улучшить результаты учащихся:-
Машинное обучение меняет то, как образовательные учреждения отслеживают успеваемость учащихся и выявляют проблемы. Машинное обучение обеспечивает персонализированные подходы к обучению, позволяя преподавателям адаптировать пути обучения для отдельных учащихся. Учреждения используют машинное обучение для улучшения работы в кампусе и предоставления возможностей самообслуживания.
2. Увеличьте охват онлайн-обучения: -
Традиционно видеолекции, дискуссионные группы и другой высокоскоростной онлайн-контент были непомерно дорогими для транзакций и перевода в больших масштабах. Услуги перевода, транскрипции и преобразования текста в речь на основе глубокого обучения предоставляют точные и недорогие варианты, позволяющие сделать контент доступным для учащихся по всему миру.
3. Ускорьте исследования и открытия:
Машинное обучение выходит за рамки факультета компьютерных наук во всех исследовательских дисциплинах. Исследовательские группы, не обладающие глубокими знаниями в области анализа данных и машинного обучения, могут использовать машинное обучение для ускорения исследований и стимулирования открытий. Машинное обучение улучшает поиск и обнаружение контента в репозиториях научных и исследовательских документов.
4. Улучшить операции: -
Привлекайте подходящих студентов для зачисления и точно прогнозируйте зачисление, чтобы оптимизировать вместимость. Предотвратите мошенничество и обеспечьте безопасность учащихся и сотрудников как онлайн, так и офлайн. Управляйте объектами и оборудованием более эффективно с помощью профилактического обслуживания на основе машинного обучения.
