Die belangrikheid van masjienleer in die onderwyssektor - NewGenApps - DeepTech, FinTech, Blockchain, Cloud, Mobile, Analytics
onderwys, masjienleer, tegnologie in die onderwys
Machine Leer is een van die mees besproke tegnologieë in vandag se datum. Dit is 'n konsep wat die masjiene toelaat om uit verskillende voorbeelde en ervaring te leer. In baie eenvoudiger woorde, dit is rekenaarwetenskap wat statistiese tegnieke gebruik om die rekenaarstelsels te laat "leer". Alhoewel dit in baie nywerhede gebruik word om die prestasie van die besighede 'n hupstoot te gee, het dit 'n paar wonderlike toepassings in die onderwys sektor ook.
Op die datum van vandag verkies baie studente dit betaal iemand om hul huiswerk te doen omdat hulle nie die lesse in die klas verstaan ​​nie. Machine Leer kan die studente help om hul te verbeter leer deur hul akademiese prestasie te ontleed en die beste manier om te leer voorstel. In werklikheid, Machine Leer het baie meer om aan die te bied onderwys bedryf, en in onlangse jare het ons gesien hoe dit moontlik die geheel kan transformeer onderwys stelsel.
Adaptive leer verwys na die styl van leer, waar die leerders persoonlike ontvang leer ervarings wat die unieke behoeftes van die individuele leerders aanspreek. Machine leer stel ons in staat om die prestasie van elke student intyds te analiseer en dan die onderrigmetodes en die kurrikulum aan te pas op grond van die geanaliseerde data.
Met die hulp van Machine Leer, word dit nou baie makliker om persoonlike betrokkenheid te vergemaklik, met die doel om aan te pas by die behoefte van die individu om te voldoen beter onderwys. Die sagteware help met die voorstel van die leer paaie wat die leerder moet volg. Trouens, die ML-aangedrewe sagteware gee ook voorstelle aan studente oor die studiemateriaal en ander leer metodologieë wat meer geskik is vir hul unieke behoeftes.
Verbeter die doeltreffendheid van beide leerders en instrukteurs:
Machine Leer maak dit baie makliker vir skole en kolleges om hul inhoud en kurrikulum beter te organiseer en te bestuur. Dit help verder om die potensiaal van almal in die stelsel te verstaan ​​en dan die werk dienooreenkomstig toe te ken. Dit bepaal maklik watter werk beter by die individuele instrukteurs pas en wat die beste vir die leerders werk.
As Machine Leer maak onderwys baie makliker vir beide onderwysers en studente, dit verbeter die betrokkenheid en hul belangstelling in leer en deelname. Nodeloos om te sê, dit help om die doeltreffendheid van die te verbeter onderwys stelsel. Ook, Machine Leer maak opvoeders meer doeltreffend deur kwessies op te los soos klaskamerbestuur, skedulering, ens. Dit gee die opvoeders genoeg vrye tyd om te fokus op dinge wat KI en/of ML steeds nie kan doen nie.
Leer materiaal kan dikwels ook vir die onderwysers verwarrend wees. Wanneer hulle vashaak terwyl hulle onderrig, leer die studente nie die insigte en kern van die les behoorlik nie. Die ML-aangedrewe leer analytics kan die onderwysers help om insig in die data te kry en hulle in staat stel om 'n beter begrip van die data te ontwikkel. Soos die instrukteurs deur ontelbare stukke inhoud skuif, dit ontleed, interpreteer en verbande en gevolgtrekkings maak, verbeter dit die algehele onderrig en leer proses.
Leer analytics stel ook voor watter leer pad wat 'n individuele leerder moet volg. Dit bied eintlik ook baie voordele aan die studente deur voorstelle rakende materiaal en ander te verskaf leer metodologieë van die sagteware.
Die voorspellende analytics kenmerk van Machine Leer het die afgelope paar jaar verskeie besighede oor verskillende industrieë gehelp. Terwyl die meeste besighede hierdie kenmerk gebruik om die komende markneigings te verstaan, voorspellende analytics in onderwys fokus hoofsaaklik op die begrip van die ingesteldheid en behoeftes van individuele leerders. Dit help ook om die dinge wat kan gebeur in die veld van te antisipeer onderwys in die afsienbare toekoms.
Die klastoetse, sowel as die halfjaarlikse uitslae, kan die opvoeders help om te verstaan ​​watter studente beter in die eindronde gaan presteer en wie probleme gaan ondervind. Dit sal die fakulteit sowel as die ouers in staat stel om toepaslike maatreëls te tref om die individuele studente te help. Dit sal opvoeders beslis in staat stel om leerders op 'n meer omvattende manier te help.
Soos jy dalk reeds geleer het, Machine Leer help die opvoeders om die individuele vereistes te verstaan. Danksy hierdie kenmerk is dit nou moontlik om aanpasbare aan te bied onderwys model waar studente hul eie kan lei leer. Trouens, hulle kan kies die leer tempo waarin hulle die beste leer.
masjienleer het ook plek gemaak vir gepersonaliseerde leer waar studente die vryheid het om die vakke te kies waarin hulle belangstel, die onderwyser by wie hulle wil leer, en watter kurrikulum, standaarde en patrone hulle wil volg. In eenvoudiger woorde, studente is nou in staat om 'n leeromgewing te ervaar wat by hul behoeftes en voorkeure pas.
masjienleer is ook 'n rewolusie in die manier waarop die assesserings gedoen word. Dit het die vermoë om die werkopdragte en eksamens meer akkuraat as 'n mens te gradeer. Soos u dalk besef, was (en is dit steeds) 'n vervelige proses om die OMR-antwoordblaaie na te gaan. En die kanse om 'n fout te maak tydens die gradering van die vraestelle was ook daar. Met ML kan die evaluering meer akkuraat wees.
Selfs al is daar in sommige gevalle menslike hulp nodig vir die evaluering om plaas te vind, masjienleer verseker dat die resultate so akkuraat is as wat dit kan wees. In eenvoudiger woorde, masjienleer bied 'n evaluering van studente se prestasie met hoër geldigheid en betroubaarheid met lae kanse op foute.
Masjienleer in die onderwys - Gevolgtrekking
Dit sal 'n rukkie neem vir al die skole en kolleges om gewoond te raak aan die funksies van masjienleer. Dit is duidelik dat 'n volledige implementering van sulke tegnologieë in die onderwys sektor verg nog baie werk. Maar dit kan nie ontken word nie machine learning en kunsmatige intelligensie het reeds begin om die te transformeer onderwys toneel vir die beter.