Conţinut
- Predare personalizată
- Evaluări mai bune
- Planuri de lecții personalizate
- Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de programe care schimbă viața fără a vă distruge viața
- Feedback personalizat
- Predicția carierei
- Concluzie
Sursa: Haywiremedia / Dreamstime.com
La pachet:
Învățarea automată revoluționează modul în care lecțiile sunt predate și modul în care elevii învață.
Învățarea automată poate redefini nu numai modul în care este oferită educația, ci și favorizează învățarea de calitate din partea elevilor. Probabil cea mai importantă parte a rolului învățării automate în predare este predarea personalizată. Odată cu învățarea automată, ne îndepărtăm de metodologia unică pentru toate dimensiunile. Învățarea automată promite să ofere o predare personalizată în clasă, oferind feedback în timp real bazat pe comportamentul individual al elevului și alți factori. Acest lucru îmbunătățește șansele de a învăța mai bine. Învățarea automată joacă, de asemenea, un rol important în evaluări sau evaluări prin eliminarea prejudecăților. (Datele mari joacă de asemenea un rol important în tendințele educației. Citiți mai multe în modul în care datele mari pot revoluționa educația.)
Să explorăm impactul învățării automate în domeniul excelenței în predare.
Predare personalizată
Predarea personalizată este opusul direct al metodologiei sau filozofiei unice-potrivite pentru toate. Acesta ia în considerare aptitudinea individuală a elevului, viteza de învățare, fundalul, răspunsul și alte variabile. Procesează datele în timp real și oferă feedback profesorului, astfel încât profesorul să poată recunoaște imediat semnalarea atenției elevilor sau un răspuns slab și să ia măsuri corective. Acest lucru poate îmbunătăți participarea studenților și, în acest proces, rezultatele generale. Învățarea automată va putea explica conceptele, precum și stabilirea obiectivelor pentru studenții individuali. Pe de altă parte, profesorii vor putea urmări dacă studenții sunt capabili sau nu să digere conceptele. Pe baza acelui feedback, educatorii pot schimba sau modifica metodologia, curriculum-ul sau subiectele în consecință. Și, rezultatul este mai precis și vizat pentru indivizi. În termeni simpli, învățarea automată realizează analiza pe baza datelor individuale ale elevilor și face ca procesul decizional să fie automat și uniform.
Evaluări mai bune
Evaluarea este o parte majoră a industriei didactice. Tehnologia de învățare automată poate ajuta profesorii să evalueze sau să evalueze obiectiv testele și să ofere feedback. Aplicațiile de învățare automată pot face evaluarea și pot oferi scoruri. Procesul este îngrijit de mașini, eliminând intervenția umană și contribuind la eliminarea prejudecăților sau prejudecății umane din proces.
Totuși, în același timp, trebuie să ne amintim că evaluarea se face prin algoritmi de învățare automată, bazate pe fluxul de date. Prin urmare, poate fi necesară o intervenție umană de la caz la caz. De exemplu, ocazii precum evaluarea lucrărilor de cercetare, lucrul interactiv, examinarea orală etc., o anumită intervenție umană este încă necesară. În general, procesul de evaluare este eficientizat, precis și imparțial cu ajutorul învățării automate.
Planuri de lecții personalizate
Până în prezent, planurile lecțiilor au fost realizate într-un mod generic, deci sunt același plan pentru toți studenții. Cu toate acestea, studenții au diferite tipuri de abilități de învățare, așa că același plan de lecție nu poate fi ideal pentru toți elevii. Imaginează-ți un scenariu în care un student este capabil să învețe rapid prin reprezentări vizuale / cifre / diagrame, dar i se oferă - material de studiu bazat - elevul poate lupta cu învățarea materialului.
Înainte de AI și învățare automată, nu existau un mod practic de a detecta acest lucru și de a găsi o posibilă soluție. Ca urmare, impune o presiune enormă asupra elevului și uneori duce la eșec, deși studentul ar fi putut avea un potențial bun. Dacă materialul ar fi fost prezentat altfel, elevul ar fi putut să-l fi înțeles și învățat cu ușurință.
Aplicațiile AI sunt o soluție excelentă pentru această situație. Planurile de lecții personalizate pot duce la o mai bună învățare, deoarece tehnologia poate evalua datele studenților și poate determina cele mai bune metode prin care elevii pot învăța. De asemenea, va determina o mai bună cartografiere a subiectelor pe baza interesului elevilor.
Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de programe care schimbă viața fără a vă distruge viața
Nu îți poți îmbunătăți abilitățile de programare atunci când nimeni nu îi pasă de calitatea software-ului.
Feedback personalizat
Feedback-ul este o parte importantă a oricărui sistem de învățare. De asemenea, în predare, feedback-ul este una dintre cele mai importante componente. Când vorbim despre feedback, înseamnă feedback la 360 de grade. Aici, se aplică atât studentului, cât și profesorului. Învățarea automată analizează datele elevilor (notare, interes, punctaj, comportament etc.) și oferă feedback. Învățarea automată analizează și datele profesorilor (subiect predat, metodă de predare, acceptare etc.) și pregătește feedback. Acest feedback ajută ambele părți. Studenții sunt capabili să obțină feedback constructiv și să acționeze în consecință pentru a obține rezultate mai bune. Pe de altă parte, profesorii sunt capabili să se adapteze pentru a oferi o experiență didactică mai bună.În timp ce profesorul oferă deja feedback-ului elevilor, învățarea automată va merge mai departe și mai profund. Acesta va evalua comportamentul, răspunsurile și datele istorice ale studenților și va ajunge la concluzii bazate pe date și va oferi feedback obiectiv. În ceea ce privește evaluările, acesta va elimina posibilitatea prejudecăților umane, oferind în același timp feedback.
Predicția carierei
Acesta este un domeniu în care elevii se pot confunda și pot lua o decizie care poate nu funcționează pentru cei mai buni. Calea de carieră a unui student este foarte importantă pentru viitorul lor. Dacă calea nu este aleasă cu grijă, frustrarea și dezamăgirea pot fi rezultatul. În general, decizia pentru calea de carieră a unui student poate fi influențată în mare măsură de o serie de factori, inclusiv profesia de familie, părinții și vecinii - și, desigur, opțiunile de carieră cele mai profitabile. Cu toate acestea, cel mai important lucru lipsește: interes a elevului individual. AI și învățarea mașină pot juca un rol major aici. Aplicațiile de învățare automată pentru predicția căilor de carieră sunt capabile să urmărească interesul, aptitudinile și neplăcerile elevilor. Analizează comportamentul și reacțiile elevilor. Pe baza analizei, poate prezice în mod corect domeniile de interes în care elevul poate excela. (Pentru mai multe despre educația de vârf, consultați Educația trebuie să se întoarcă în cloud.)
Concluzie
Inteligența artificială și învățarea automată au un impact extraordinar asupra industriei didactice. Înainte de introducerea AI / învățare automată, a fost folosită în mod obișnuit o abordare generică, cu dimensiuni unice, pentru toate tipurile. Drept urmare, elevii au fost nevoiți să încerce să își adapteze stilul de învățare la planul lecției, mai degrabă decât invers. Pe de altă parte, educatorii se confruntau cu multe probleme, încercând să înțeleagă nevoile elevilor și soluțiile posibile. Deci, experiența de predare și rata de succes nu au fost conform așteptărilor. Odată cu apariția învățării automate și a AI, aceasta devine din ce în ce mai concentrată, precisă și de succes. Învățarea automată, dacă este folosită, poate revoluționa predarea doar pe baza datelor. În viitorul apropiat, învățarea mașinii va fi mai eficientă și va produce rezultate și mai bune.