5 min læsning

Maskinlæring til uddannelsesindustrien: algoritmer, fordele, forudsigelser

Maskinlæring ser ved første øjekast ud til at være endnu et buzzword inden for softwareudvikling.Men hvis vi ser på statistikkerne og forudsigelserne, ser det ud til, at brugen af ML og AI i vores dagligdag bliver den eneste fremtid, vi kan få. Ifølge Grand View Forskningblev markedsstørrelsen for kunstig intelligens i uddannelse vurderet til omkring 1,8 milliarder amerikanske dollars i 2021 og forventes at stige med en samlet årlig vækstrate på 36% fra 2022 til 2030.Selv om det virker lidt for ambitiøst, er der stor sandsynlighed for, at tallene er reelle, fordi udbredelsen af ML- og AI-baserede produkter og deres effektivitet allerede har vist en vis indvirkning på markedet og eksisterende virksomheder. De fleste moderne uddannelsesplatforme implementere maskinlæringsløsninger på den ene eller anden måde for at forbedre kundeoplevelsen og øge omsætningen på samme tid, for slet ikke at tale om edutainment eller ren underholdning.

Det er for dyrt at ignorere ML for din EdTech-app.

Vi har solid maskinlæringsekspertise til at give din app den konkurrencefordel, der skal til for at få succes.

Fordele ved maskinlæring for EdTech

EdTech refererer til onlineuddannelse, som boomede i 2019 som følge af COVID-19-pandemien. Det er generelt sandt, fordi EdTech bruger computersoftware og -hardware til at supplere traditionel pædagogisk teori og praksis i læringsprocessen.

Implementering af maskinlæring og kunstig intelligens var bare et spørgsmål om tid. Men hvordan hjælper det studerende og undervisere?

Automatiseret tekstanalyse

Automatiseret tekstanalyse gør det muligt for undervisere at give deres studerende feedback i en hurtig og mere præcis form. Som undersøgt af flere forskereVed at bruge overvågede maskinlæringsalgoritmer kan uddannelsesorganisationer opbygge systemer, der kan udtrække den informative del af de studerendes tekster, analysere dem og give bestemt feedback på deres viden.Sådanne løsninger kan ikke kun øge læringseffektiviteten ved at give mere præcise og rettidige svar, men også udrydde enhver misforståelse eller konflikt mellem undervisere og studerende ved at udelukke enhver mulighed for forudindtagede holdninger.

Personlig og adaptiv læring

Sådanne løsninger bringer mere alsidighed ind i læringsprocessen, hvilket kan påvirke den samlede effektivitet i uddannelsesprocessen.

Ved at bruge personaliserede og adaptive læringsværktøjer kan undervisere og studerende tilpasse sig hinandens behov ved at justere undervisningsmaterialet, tidsplanen og tempoet. Eleverne kan vælge de emner, de virkelig er interesserede i, mens tutorerne får mulighed for at skabe mere personlige læringsoplevelser med øget effektivitet.

Øget effektivitet

Automatisering af administrative processer med ML-værktøjer kan også øge uddannelseseffektiviteten dramatisk. Algoritmer kan gøre næsten alt fra manuelt rutinearbejde til at spore fremmøde og automatisk sende lektier og forelæsninger til de studerendes enheder. Med alle de sparede ressourcer kan underviserne bruge mere tid på personlige konsultationer eller skabe mere komplekse og praksisfokuserede opgaver for de studerende.

Analyse af læring

Læringsanalyse er også et godt værktøj til at give mere informativ feedback til både studerende og undervisere. Ved at undersøge en persons miljø og fremskridt kan en analytiker se stærke og svage punkter hos en person og bringe dem frem, hvilket bør resultere i en tilpasning af uddannelsesprocessen til de aktuelle forhold og øge effektiviteten af studierne.

Forudsigende analyser

Med dette værktøj kan undervisere hjælpe deres studerende med at udpege styrker og svagheder. For eksempel kan sådanne rammer forudsige en vis succes med at lære et emne og mangler i et andet. Som følge heraf vil de studerende kunne fordele deres indsats meget mere effektivt i løbet af læringsprocessen, og generelt vil uddannelsen være af højere kvalitet.

Evaluering af vurderinger

Ved at bruge de ovennævnte teknologier kan værktøjer til maskinlæring og kunstig intelligens også forbedre vurderingsprocessen. For eksempel kan flere typer test automatiseres og randomiseres uden tab af præcision i evalueringen. En kombination af tekstanalyseværktøjer og læringsanalyse kan også bruges til at vise de studerendes præstationer under skriftlige eksamener, og hvordan deres miljø påvirkede deres resultater.

Nøgleteknologier brugt i EdTech-udvikling

Python

Python er et af de mest populære programmeringssprog til at skabe og opsætte ML- og AI-applikationer. Det giver udviklere mulighed for at bygge og implementere sådanne løsninger på en hurtig og omkostningseffektiv måde.

Java

Java er et sprog på tværs af platforme, hvilket gør det fantastisk til webservere til uddannelsesplatforme. Med et stort antal biblioteker til maskinlæring kan Java ikke kun bruges til webservere til uddannelsesplatforme, men også til at opbygge et system, der hjælper med at vælge det rigtige kursus (som et eksempel). Java-servere holder godt på belastningen, så de er et godt værktøj til at skabe streaming af forelæsninger, kurser og online-læring.

Node.js

Sammenlignet med Python kan Node.js vinde, hvis et produkt har brug for en hurtigere back-end. Dette programmeringssprog har også et stort antal biblioteker, der gør det muligt at implementere komplekse løsninger med integrerede maskinlæringsalgoritmer.

Google Cloud ML

Google Cloud er et godt valg til en omkostningseffektiv løsning, der skal være hurtig og nem at skalere. Den kræver ikke nogen hardwarefunktioner, mens den forbliver fuldt funktionel. Deres Vertex AI har indbyggede funktioner til hurtig udrulning og nem vedligeholdelse af bogstaveligt talt alt, hvad der hedder ML i skyen.

Computer Vision API

Microsoft Azure's computer vision API kan forbedre indlæringen ved at give værktøjer til at analysere visuelle data som billeder og videoer. ML-modeller, der er trænet med computersyn, kan udføre en bredere vifte af opgaver inden for en række områder.

AWS

Amazon giver softwareudviklere en række værktøjer til maskinlæring og dataanalyse. De mest kendte er AWS Sagemaker og AWS Lex.

AWS Sagemaker er et praktisk værktøj til at udvikle, implementere og administrere applikationer til maskinlæring og dataanalyse.

Med AWS Lex kan udviklere skabe enhver dialogbaseret udvidelse af det nuværende læringssystem fra chatbots til stemmestyrede virtuelle assistenter. Det er et stærkt værktøj til at skabe mere fordybende og effektive selvuddannelsesværktøjer.

Maskinlæring i uddannelse: succeshistorier

Som nævnt ovenfor har ML- og AI-baserede løsninger allerede invaderet vores liv, og det vil ikke ændre sig. Netflix' anbefalingssystem er ikke det eneste, der foregår, og det er Googles live-tekstning heller ikke. Sådanne løsninger hjælper allerede folk med at lære.

Grammarly

Grammarly er en online skriveassistent, der kan hjælpe dig med at skrive klarere, mere præcise og mere engagerende tekster.

De anses for at være det bedste grammatikkontrolprogram lige nu og har millioner af brugere over hele verden.

SchooLinks

SchooLinks er en college- og karriereparathedsplatform, der hjælper skolelærere med at forberede eleverne på det virkelige fremtidige liv. Den blander traditionelle metodiske værktøjer med helt nye oplevelser for eleverne og lettere organisering og vedligeholdelse for underviserne.

Quizlet

Quizlet er en amerikansk virksomhed, der styrker læring gennem flashcards. Studerende kan lære emner om ethvert emne i en personlig gamificeret form, der øger effektiviteten af at tilegne sig viden.

Innowise's online coaching-platform

Vores softwareingeniører har fra bunden genopbygget en e-læringsplatform, der giver studerende mulighed for at deltage i onlinekurser og mentorer mulighed for at sprede deres viden.

Løsningen præsenterer web- og desktop-applikationer, der gør det muligt for undervisere at dele deres kurser med studerende over hele verden. For at gøre kurserne mere egnede til hver enkelt studerende har Innowise implementeret et ML-baseret anbefalingssystem samt flere dataanalyseværktøjer, der gør det muligt at justere indholdet i henhold til brugernes behov. Som følge heraf giver platformen brugerne mere personlige kursusanbefalinger og har vist en stigning på 2700% i dataanalyseprocesser. Du kan få mere at vide om projektet på linket.

Maskinlæring er en del af Education 4.0

Teknologiske fremskridt dukker op hver dag, og det er ret svært at forudsige, om et nyt værktøj eller en ny ramme vil passe perfekt ind i vores liv eller forsvinde på et øjeblik. Der er dog flere ting, der har klaret sig, og som ikke vil forsvinde.

Maskinlæring er en af dem. Med så meget information på nettet og så mange aktiviteter på uddannelsesområdet har vi alle brug for hjælp i en helt ny verden af Education 4.0.

Sagen er, at vi allerede har værktøjer til at få den slags hjælp, vi skal bare acceptere dem og indføre dem i vores daglige livsstil.

OFTE STILLEDE SPØRGSMÅL

Hvordan udnyttes maskinlæring i uddannelsessektoren?

Maskinlæring revolutionerer uddannelsessektoren ved at personliggøre læringsoplevelser, automatisere administrative opgaver og give datadrevet indsigt. Adaptive læringsplatforme bruger maskinlæringsalgoritmer til at skræddersy uddannelsesindhold baseret på den enkelte elevs fremskridt, hvilket optimerer forståelsen og engagementet.

Hvad er fordelene ved at integrere maskinlæring i uddannelsesværktøjer og -systemer?

Først og fremmest resulterer integrationen af maskinlæring i uddannelse i et mere effektivt, adaptivt og datadrevet læringsmiljø. ML-teknologien muliggør personlige læringsoplevelser ved at tilpasse indholdet til den enkelte studerendes behov, øger de studerendes engagement og giver feedback i realtid. Maskinlæring automatiserer administrative opgaver som f.eks. karaktergivning og vurdering, hvilket frigør tid for underviserne.

Er der nogen udfordringer eller begrænsninger ved at anvende maskinlæring i undervisningen?

Ja, der er udfordringer forbundet med at anvende maskinlæring i undervisningen. At sikre databeskyttelse og -sikkerhed, håndtere bias i algoritmer og opretholde etiske overvejelser er primære bekymringer. Derudover kræver integration af maskinlæring betydelige investeringer i infrastruktur og ressourcer.

Tak for din bedømmelse!

Tak for din kommentar!

Dmitry Nazarevich CTO

Dato: 08. december 2022

Indholdsfortegnelse

Bedøm denne artikel:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 anmeldelser)

Kontakt os

Book et opkald eller udfyld formularen nedenfor, så vender vi tilbage til dig, når vi har behandlet din anmodning.

Navn

Virksomhed

E-mail

Telefon

Besked

Send os en talebesked

Vedhæft dokumenter

Upload fil

Du kan vedhæfte 1 fil på op til 2 MB. Gyldige filformater: pdf, jpg, jpeg, png.

Ved at klikke på Send accepterer du, at Innowise behandler dine personlige data i henhold til vores Politik for beskyttelse af personlige oplysninger for at give dig relevante oplysninger. Ved at indsende dit telefonnummer accepterer du, at vi kan kontakte dig via taleopkald, sms og beskedapps. Opkalds-, besked- og datatakster kan være gældende.

Du kan også sende os din anmodning
til contact@innowise.com

Hvad sker der nu?

Når vi har modtaget og behandlet din anmodning, vender vi tilbage til dig for at beskrive dine projektbehov og underskriver en NDA for at sikre fortrolighed.

Når vi har undersøgt dine ønsker, behov og forventninger, udarbejder vores team et projektforslag med forslag med arbejdets omfang, teamstørrelse, tids- og omkostningsoverslag.

Vi arrangerer et møde med dig for at diskutere tilbuddet og få detaljerne på plads.

Til sidst underskriver vi en kontrakt og begynder at arbejde på dit projekt med det samme.