8 unieke maniere waarop masjienleer die Ed-Technology-sektor in 2021 sal bevorder - NewGenApps - DeepTech, FinTech, Blockchain, Cloud, Mobile, Analytics
masjienleer, tegnologie in die onderwys
masjienleer en Kunsmatige Intelligensie veroorsaak verwoesting in ontelbare velde en nywerhede, met die insluiting van onderwys. Volgens die Marknavorsingsenjinverslag, sal die wêreldwye KI in die onderwysmark ongeveer bereik Teen 5.80 $ 2025 miljard teen 'n saamgestelde jaarlikse groeikoers van 45%.
Tegnologie in die klaskamer word al hoe gewilder namate ons deur die 21 beweegst eeu. Skootrekenaars neem die plek van ou handboeke in, en met behulp van slimtoestelle kan ons omtrent alles bestudeer wat ons begeer. social media het alomteenwoordig geword, en die manier waarop ons tegnologie gebruik, het die manier waarop ons ons lewens leef heeltemal verander. Dit help ook opvoeders en studente digitaal met mekaar verbind en materiaal uitruil, die oorspronklikheid van hulpbronne nagaan deur briljante parafraseringsinstrument, met behoud van 'die menslike skakel', wat ongelooflik noodsaaklik is vir die groei van jong gedagtes.
Vir lesers wat nuut is in die belangrike konsep, machine learning kan gedefinieer word as 'n subset van kunsmatige intelligensie. Dit maak gebruik van statistiese tegnieke om rekenaarstelsels te voorsien van die vermoë om te leer (prestasie progressief op 'n spesifieke taak te verbeter) met data sonder om eksplisiet geprogrammeer te word. Soos in die onderwys, kan ons sien machine learning in die bemeestering van analise en kunsmatige intelligensie.
In vandag se omvattende blogpos sal ons jou deur die belangrike maniere lei machine learning met die rewolusie en verdere bevordering van die ed-tech-sektor.
Hoofsaaklik op die mees bondige manier, ML is 'n merkwaardige leerstelsel wat net oor die jare ontwikkel. Die maatskappye wat by opvoedkundige tegnologie betrokke is, konsentreer dus daarop om nuwe inligtingsweë in die onderwys te verken. En aangesien dit 'n neiging is wat aanhou vorder, kan die toekoms net beter wees, want dit is onder daardie neigings wat nooit binnekort gaan verdwyn nie. Hier is 'n paar van die wonderlikste maniere machine learning is besig om onderwys te transformeer soos ons dit vandag ken-
Masjienleer het die kapasiteit om beter inhoud, organisasie van kurrikulum en bestuur te verskaf. Dit help om die werk dienooreenkomstig te verdeel en begryp die potensiaal van elke individu. Dit help om te ontleed watter werk die beste geskik is vir onderwysers en wat die beste vir enige student werk.
Dit vergemaklik die werk van tutors en studente en maak hulle ongelooflik gelukkig en gemaklik met die onderwys. Dit verhoog ook die betrokkenheid en hul voorliefde vir deelname en leer. Dit verbeter weer die doeltreffendheid van onderwys.
Met machine learning word in skole ingestel, sal opvoeders nie meer bekommerd hoef te wees oor die logboeke wat hulle oor elke student moet hou nie. Daar word nie meer van hulle verwag om tyd te bestee aan die lewering van konsepte en die daarstelling van doelwitte vir elke student nie. Met die bevordering van machine learning, masjiene sal dit op hul eie kan doen.
Die unieke agter hierdie funksie is om moderne opvoeders te help om te getuig hoe elke konsep deur die studente moet 'verteer' word. Daarom, eerder as om bloot die idees aan die algemene publiek te gee, kan onderwysers sien watter metodes nie opmerklik werk nie en spesifiseer hoe dit presies in die kurrikulum opgeneem kan word om dit beter te laat werk.
Masjienleer in die vorm van predictive analytics kan tot groot gevolgtrekkings kom oor dinge wat in die nabye toekoms kan gebeur. Dit definieer die proses om alles te weet oor die ingesteldheid en die behoeftes van studente. Met behulp van klastoetse en halfjaarlikse uitslae kan goed verstaan ​​word watter studente buitengewoon in die eksamen gaan doen en watter studente dit moeilik sal vind.
Dit help ook die fakulteit en ouers om waarskuwings te ontvang en toepaslike maatreëls te tref. Deur middel van hierdie stelsel kan 'n student op die merkwaardigste maniere aansienlik gehelp word en aan sy / haar swak onderwerpe werk.
As die woorde van produktiewe hnd opdrag hulp staatmakers is enigiets om na te gaan, dan die gebruik van machine learning beoog om die aanlynleersektor na 'n nuwe stadium te bring. Hoe kan jy vra? ML-tegnologieë assesseer die inhoud van die kursusse aanlyn en help om te evalueer of die kwaliteit van kennis wat aangebied word, aan die toepaslike area voldoen. Op soortgelyke wyse help dit gebruikers om die data te interpreteer en te besef wat verduidelik word. Gebruikers kan dan die data bekom volgens hul spesifieke kundigheid en voorkeure, en die algehele leerervarings kan dramaties toeneem.
Verbeterde en doeltreffende gradering
Daar is nog 'n unieke toepassing van machine learning in onderwys wat handel oor tellings en gradering. Aangesien elke aanlynkursus die leervermoëns van 'n groot aantal studente weerspieël, het hulle ook oorgenoeg ervaring om hulle te gradeer. Masjienleer tegnologie kan die graderingsproses in 'n paar tweede kwessies verander. Daar is onteenseglik sfere waar masjiene nie die plek van onderwysers kan inneem nie, maar selfs in daardie gevalle kan dit ook help om die bestaande gradering- en evalueringsbenaderings te verbeter.
Masjienleer in die vorm van persoonlike leer bied elke student ook 'n geïndividualiseerde leerervaring. Dit is 'n merkwaardige opvoedkundige model waar studente hul eie leer kan lei, vorentoe kan beweeg teen hul eie pas, en in sekere gevalle hul eie rigiede besluite kan neem oor wat om te studeer. Onderwysers kan ook by die kurrikulum en standaard pas om aan die belangstellings van die studente te voldoen.
Die naam adaptive learning is redelik vanselfsprekend. Dit analiseer die prestasie van 'n student in real-time en wysig die onderrigmetodes. Dit transformeer ook die kurrikulum gebaseer op spesifieke data. Dit help verder om 'n persoonlike betrokkenheid te hê en probeer hard om aan te pas by die behoeftes van 'n individu vir verbeterde onderwys.
Masjienleer help ook om leerpaaie aan te beveel wat die studente verstandig moet volg. Studente kry unieke voorstelle van hulpbronne en ander skouspelagtige leermetodologieë van die sagteware.
Help studente met spesiale behoeftes
Masjienleer tegnologie het geblyk 'n uitstekende bron van onderwys te wees wat voorsiening maak vir studente met spesiale behoeftes. Talle spesiaal bekwame studente word aangemoedig om die vak deur te leer spraakherkenning funksies en virtuele realiteit tegnologie. Dit help hulle verder ideaal en lei hulle daartoe om selfs die mees uitdagende onderwerpe en die ingewikkeldhede wat met enige dissipline verband hou, effektief te bemeester.
Dis al vir vandag! In die onderwysbedryf, machine learning het nog 'n lang pad om te gaan. Elke spanspeler wat by die onderwysbedryf betrokke is, moet net die teenwoordigheid van sulke tegnologie omhels en selfs bydra om dit tot meer hoogtes te verhef.
Die belangrikste faktore wat die groei van die mark vir onderwystegnologie en slim klaskamers dryf, is die toenemende penetrasie van mobiele toestelle en die maklike beskikbaarheid van internetgebruikers. 'N Toenemende vraag na onderwystegnologie kan ook gesien word as gevolg van die impak van die COVID-19-pandemie en die groeiende onderrigleermodelle om die onderwysstelsel op 'n magiese manier te laat werk.
Verlaat dus die tradisionele leermetodes en omhels machine learning dit sal net vir die beste vir die mensdom werk. Dit sal baan vir 'n glorieryke en voorspoedige toekoms wat voorlê!