Vsebina
- Prilagojeno poučevanje
- Boljše ocene
- Načrti lekcije po meri
- Brez napak, brez stresa - vaš korak za korakom vodnik za ustvarjanje programske opreme, ki spreminja življenje, ne da bi vam uničila življenje
- Povratne informacije po meri
- Napoved poklicne poti
- Zaključek
Vir: Haywiremedia / Dreamstime.com
Odvzem:
Strojno učenje spreminja način poučevanja in učencev.
Strojno učenje lahko potencialno na novo opredeli ne le, kako se izobraževanje izvaja, ampak tudi spodbuja kakovostno učenje s strani študentov. Verjetno je najpomembnejši del vloge strojnega učenja pri poučevanju prilagojeno poučevanje. S strojnim učenjem se oddaljujemo od metodologije, ki ustreza vsem. Strojno učenje obljublja, da bo nudilo pouk po pouku po meri z zagotavljanjem povratnih informacij v realnem času na podlagi vedenja učencev in drugih dejavnikov. To povečuje možnosti za boljše učenje. Strojno učenje ima tudi pomembno vlogo pri ocenah ali vrednotenjih z odstranjevanjem pristranskosti. (Veliki podatki igrajo tudi veliko vlogo v izobraževalnih trendih. Preberite več v tem, kako veliki podatki lahko spremenijo izobraževanje.)
Raziskujmo vpliv strojnega učenja na področju odličnosti poučevanja.
Prilagojeno poučevanje
Prilagojeno poučevanje je neposredno nasprotje metodologije ali filozofije, ki ustreza vsem. Upošteva posameznikovo sposobnost učenca, hitrost učenja, ozadje, odzivnost in druge spremenljivke. Podatke obdeluje v realnem času in učiteljem zagotavlja povratne informacije, tako da lahko učitelj takoj prepozna učencevo pozornost ali slab odziv in izvede korektivne ukrepe. To lahko izboljša sodelovanje študentov in v tem procesu tudi splošne rezultate. Strojno učenje bo znalo razložiti koncepte in postaviti cilje za posamezne učence. Po drugi strani pa bodo učitelji lahko izsledili, ali lahko učenci prebavijo koncepte ali ne. Na podlagi teh povratnih informacij lahko vzgojitelji ustrezno spremenijo ali spremenijo metodologijo, učni načrt ali teme. In rezultat je bolj natančen in usmerjen za posameznike. Preprosto povedano, strojno učenje naredi analitiko na podlagi posameznih podatkov študentov in postopek odločanja naredi samodejno in enotno.
Boljše ocene
Ocenjevanje je pomemben del pedagoške industrije. Tehnologija strojnega učenja lahko učiteljem pomaga objektivno oceniti ali oceniti teste in zagotoviti povratne informacije. Aplikacije za strojno učenje lahko ocenjujejo in dajejo ocene. Za postopek skrbijo stroji, odstranjujejo človeško posredovanje in pomagajo odstraniti človeške predsodke ali pristranskosti iz procesa.
Vendar se moramo hkrati spomniti, da ocenjevanje poteka z algoritmi strojnega učenja, ki temeljijo na podajanju podatkov. Zato se lahko zahteva nekaj človeškega posredovanja za vsak primer posebej. Na primer, npr. Ocenjevanje raziskovalnega dela, interaktivno delo, ustni izpit itd., Je še vedno potreben človeški poseg. Na splošno je postopek ocenjevanja s pomočjo strojnega učenja bolj racionaliziran, natančen in nepristranski.
Načrti lekcije po meri
Do danes so bili načrti pouka izdelani na splošen način, tako da so isti načrt za vse učence. Vendar imajo študentje različne vrste učnih sposobnosti, zato isti načrt pouka morda ni idealen za vse učence. Zamislite si scenarij, v katerem se študent lahko hitro nauči z vizualnimi predstavitvami / figurami / diagrami, vendar mu je dano učno gradivo, ki temelji na učenju - študent se lahko bori pri učenju gradiva.
Pred AI in strojnim učenjem ni bilo praktičnega načina za odkrivanje tega in iskanje možne rešitve. Zaradi tega na študenta nalaga velik pritisk in včasih vodi v neuspeh, čeprav bi študent morda imel dober potencial. Če bi bilo gradivo predstavljeno le drugače, bi ga lahko študent zlahka razumel in se ga naučil.
AI aplikacije so odlična rešitev za to situacijo. Načrti učnih ur po meri lahko vodijo k boljšemu učenju, saj tehnologija lahko oceni podatke študentov in določi najboljše metode, pri katerih se lahko učenci učijo. Določilo bo tudi boljše kartiranje predmetov na podlagi zanimanja študentov.
Brez napak, brez stresa - vaš korak za korakom vodnik za ustvarjanje programske opreme, ki spreminja življenje, ne da bi vam uničila življenje
Ne morete izboljšati svojih programskih veščin, kadar nikogar ne skrbi za kakovost programske opreme.
Povratne informacije po meri
Povratne informacije so pomemben del vsakega učnega sistema. Tudi pri poučevanju je povratna informacija ena najpomembnejših sestavin. Ko govorimo o povratnih informacijah, to pomeni 360-stopinjsko povratno informacijo. Tu se uporablja tako za učence kot učitelje. Strojno učenje analizira študentske podatke (ocenjevanje, zanimanje, rezultat, vedenje itd.) In daje povratne informacije. Strojno učenje prav tako analizira podatke učiteljev (predmet predavanja, način poučevanja, sprejemanja itd.) In pripravi povratne informacije. Te povratne informacije pomagajo obema stranema. Študenti lahko dobijo konstruktivne povratne informacije in ustrezno ukrepajo, da dosežejo boljše rezultate. Po drugi strani se lahko učitelji prilagodijo tako, da zagotovijo boljšo učiteljsko izkušnjo.Medtem ko učitelj že daje povratne informacije učencem, bo strojno učenje šlo dalje in globlje. Ocenil bo vedenje študentov, odzive in zgodovinske podatke ter prišel do zaključkov, ki temeljijo na podatkih, in zagotovil objektivne povratne informacije. Kar zadeva ocene, bo odpravilo možnost predsodkov za človeka in hkrati zagotovilo povratne informacije.
Napoved poklicne poti
To je eno področje, kjer se študenti lahko zmedejo in sprejmejo odločitev, ki morda ne bo šla najbolje. Karierna pot študenta je zelo pomembna za njihovo prihodnost. Če poti ne izberete previdno, je lahko posledica frustracije in razočaranja. Na splošno lahko na odločitev za poklicno pot študenta močno vplivajo številni dejavniki, vključno z družinskim poklicem, starši in sosedi - in seveda najbolj donosne poklicne možnosti. Najpomembnejše pa manjka: obresti posameznega študenta. AI in strojno učenje lahko tu igrajo glavno vlogo. Aplikacije za strojno učenje za napovedovanje poklicne poti lahko spremljajo zanimanje, nagnjenosti in naklonjenosti študentov. Analizira vedenje in reakcije študentov. Na podlagi analize lahko pošteno napove interesna področja, na katerih se lahko študent izkaže. (Če želite več o vrhunskem izobraževanju, glejte Izobraževanje se mora obrniti v oblak.)
Zaključek
Umetna inteligenca in strojno učenje imata ogromen vpliv na učiteljsko industrijo. Pred uvedbo AI / strojnega učenja se je običajno uporabljal splošen pristop, ki ustreza vsem velikosti. Zaradi tega so bili študentje prisiljeni, da skušajo svoj slog učenja prilagoditi načrtu lekcije, ne pa obratno. Po drugi strani so se vzgojitelji soočali z veliko težavami, saj so poskušali razumeti potrebe učencev in možne rešitve. Torej, učiteljske izkušnje in uspešnost niso bili po pričakovanjih. S prihodom strojnega učenja in AI postaja vse bolj osredotočen, natančen in uspešen. Strojno učenje, če ga uporabljate, lahko spremeni poučevanje samo na podlagi podatkov. Strojno učenje bo v bližnji prihodnosti učinkovitejše in bo prineslo še boljše rezultate.