Если вы не жили под скалой или на острове вдали от технологий, есть большая вероятность, что вы знаете, насколько популярными стали машинное обучение (ML) и электронное обучение в последнее время. С тех пор, как нас поразила пандемия, мы как общество приняли электронное обучение во всем мире, что привело к увеличению ресурсов электронного обучения и конкуренции между компаниями, которые предоставляют эти ресурсы.
Здесь на помощь приходит машинное обучение. Машинное обучение произвело революцию в электронном обучении, предоставив такие преимущества, как персонализированное обучение, автоматическая оценка и создание более интерактивного и увлекательного учебного процесса с помощью методов геймификации.
В современном мире я не ошибусь, если скажу, что машинное обучение так или иначе затронуло каждую отрасль, и индустрия электронного обучения ничем не отличается. Считаете ли вы это хорошим или плохим, гораздо лучше знать, как эти технологии могут помочь нам, и использовать их для улучшения нашей жизни, чем полностью игнорировать и отрицать их. Так что будьте готовы изучить некоторые способы, с помощью которых машинное обучение может сделать наше путешествие в пространстве электронного обучения более эффективным и интересным!
Персонализированное обучение
Персонализированное обучение — один из самых ярких примеров использования машинного обучения в индустрии электронного обучения. С помощью моделей машинного обучения мы можем анализировать огромные объемы данных о поведении, предпочтениях и успеваемости учащихся, чтобы создавать индивидуальные условия обучения с учетом уникальных потребностей каждого учащегося.
Одним из преимуществ использования машинного обучения для персонализированного обучения является то, насколько быстро оно может определять стили и шаблоны обучения. Традиционно вам потребуется наставник, который будет анализировать ваше поведение и изучать модели в течение длительного времени, а затем предложит вам несколько методов, чтобы улучшить себя, что, конечно, будет иметь элемент предвзятости, потому что наставник будет иметь доступ к ограниченному опыту. Машинное обучение произвело революцию в этом процессе, сделав его эффективным по времени, а также управляемым данными, что с меньшей вероятностью приведет к предвзятости при хорошем обучении.
В персонализированном обучении машинное обучение также используется для предоставления персонализированных оценок. Я часто сталкивался с этой цитатой, которая гласит: «Не сравнивай свой уровень 1 с чужим уровнем 10». Я с этим полностью согласен, то есть представьте себе класс из 10 учеников, где 5 из них супергении с IQ выше 150, а 5 из них средние ученики, и учитель оценивает их по одним и тем же метрикам, это ни в коем случае не будет справедливо по отношению к ученикам со средним IQ, а также может сильно демотивировать. Персонализированные оценки решают именно эту проблему, поскольку они персонализируют оценки и тесты в зависимости от стиля обучения учащегося и его уровня владения языком. Это избавляет учителя от необходимости постоянно контролировать и тестировать ученика. Используя эту технику, мы могли бы более эффективно обучать студентов в режиме один на один, но гораздо эффективнее.
В целом, персонализированное обучение на основе машинного обучения может обеспечить более эффективное, увлекательное и действенное обучение для учащихся. Удовлетворяя уникальные потребности каждого учащегося, индивидуальное обучение может помочь учащимся учиться лучше, быстрее и эффективнее.
Рекомендации по содержанию
Рекомендация контента стала возможной с помощью рекомендательных систем, которые рекомендуют контент пользователю на основе либо их личных взаимодействий, либо взаимодействий похожих пользователей, говоря в терминах науки о данных, это следует подходу, основанному на контенте, или совместному подходу, или сочетанию из двух.
Рекомендация по содержанию является таким важным вариантом использования, потому что, используя эти системы рекомендаций, платформы электронного обучения могут анализировать огромные объемы данных о поведении, предпочтениях и производительности учащихся, чтобы предлагать учащимся актуальный и привлекательный контент.
Системы рекомендаций могут анализировать и извлекать уроки из истории изучения учащимися, чтобы лучше понять их предпочтения и интересы. Делая это, системы рекомендаций смогут эффективно рекомендовать пользователям подходящий контент. В случае, если учащийся совершенно не знаком с платформой, системы рекомендаций используют сопоставление профилей и совместную фильтрацию на основе многих условий, таких как демография и интересы, чтобы найти похожих пользователей и рекомендовать контент, с которым они взаимодействовали и который оценили.
Вот несколько моментов, которые делают рекомендации по содержанию очень полезными и уникальными инструментами в индустрии электронного обучения. В целом рекомендации по контенту на основе машинного обучения могут обеспечить более увлекательное, эффективное и действенное обучение для учащихся. Предлагая учащимся актуальный и персонализированный контент, платформы электронного обучения могут помочь учащимся найти наиболее интересный и увлекательный контент для своих индивидуальных учебных потребностей.
Геймификация
Геймификация — это очень уникальный и интересный вариант использования машинного обучения в электронном обучении, который приобрел популярность в последние годы, а также мой личный фаворит. Мы все знаем, что онлайн-обучение может быть немного сухим и долгим, когда пользователь чувствует себя отстраненным и не очень хочет учиться. Создается впечатление, что учитель просто продолжает говорить в камеру, а ученики просто слушают их, не прилагая сознательных усилий для понимания темы. Геймификация решает именно это, когда процесс обучения больше похож на игру, в которой вы проходите уровни и достигаете вех. Это делает учащегося более вовлеченным и заинтересованным и, следовательно, приводит к лучшему пониманию темы.
Геймификация также является вариантом использования ML, используя платформы электронного обучения, которые могут анализировать поведение учащихся и модели взаимодействия для создания персонализированных стратегий геймификации, которые мотивируют и вовлекают учащихся.
Используя алгоритмы машинного обучения, мы можем анализировать данные о производительности и вовлеченности учащихся, чтобы регулировать уровень сложности игры. Это гарантировало бы, что игра не будет ни слишком легкой, ни слишком сложной, а, скорее, вызовет у учащегося желание совершенствоваться и развиваться. Алгоритмы машинного обучения также можно использовать для предоставления персонализированных вознаграждений за выполнение этапов уроков. Это может привести к резкому повышению личной мотивации и решимости учиться и достигать новых вех.
Я уверен, что с изобретением виртуальной реальности и дополненной реальности многое предстоит изучить и сделать с помощью геймификации в области электронного обучения. В целом, геймификация на основе машинного обучения может обеспечить более увлекательное и персонализированное обучение для учащихся. Анализируя поведение и модели взаимодействия учащихся, платформы электронного обучения могут создавать персонализированные стратегии геймификации, которые мотивируют и вовлекают учащихся, что приводит к лучшим результатам обучения.
Заключение
В заключение можно сказать, что машинное обучение (МО) произвело революцию в электронном обучении, предоставив новые и захватывающие способы персонализации процесса обучения, рекомендации контента и вовлечения учащихся с помощью геймификации.
Я уверен, что по мере того, как мы движемся к более цифровому и управляемому данными миру, машинное обучение будет продолжать играть жизненно важную роль в формировании будущего электронного обучения. Используя возможности машинного обучения, платформы электронного обучения могут обеспечить более персонализированный, эффективный и увлекательный процесс обучения для учащихся всех возрастов и слоев общества.
Итак, давайте воспользуемся мощью машинного обучения и продолжим изучать новые и инновационные способы использования этой технологии для улучшения нашего обучения. И кто знает, может быть, когда-нибудь нашими учителями станут роботы🤖, и они будут использовать машинное обучение, чтобы предоставить нам персонализированный и увлекательный процесс обучения. А пока давайте продолжим учиться и получать удовольствие!
Я надеюсь, что мне удалось эффективно передать примеры использования ML в индустрии электронного обучения и вызвать интерес к удивительным возможностям, которые оно дает. Спасибо, что дочитали до конца. Если у вас есть какие-либо рекомендации или советы для меня, чтобы улучшить свои навыки ведения блога или мои навыки работы с данными, пожалуйста, свяжитесь со мной с вашими советами и отзывами, я был бы очень признателен!!
Увидимся в следующем блоге👋!!
