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Innowise ist ein internationales Unternehmen für den vollen Zyklus der Softwareentwicklung, welches 2007 gegründet wurde. Unser Team besteht aus mehr als 1600+ IT-Experten, welche Software für mehrere Branchen und Domänen weltweit entwickeln.
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Innowise ist ein internationales Unternehmen für den vollen Zyklus der Softwareentwicklung, welches 2007 gegründet wurde. Unser Team besteht aus mehr als 1600+ IT-Experten, welche Software für mehrere Branchen und Domänen weltweit entwickeln.

Maschinelles Lernen für das Bildungs­wesen: Algorithmen, Vorzüge und Vorhersagen

Maschinelles Lernen scheint auf den ersten Blick ein weiteres Modewort in der Softwareentwicklung zu sein.Betrachtet man jedoch die Statistiken und Vorhersagen, sieht es so aus, als ob die Verwendung von maschineller Intelligenz (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) in unserem Alltag die alleinige Zukunft sein wird, die wir haben können. Nach Angaben von Grand View Research wird der Markt für künstliche Intelligenz im Bildungswesen im Jahr 2021 auf rund 1,8 Milliarden US-Dollar taxiert und soll von 2022 bis 2030 mit einer durchschnittlichen jährlichen Zuwachsrate von 36% wachsen.Wenngleich dies etwas zu ehrgeizig erscheint, sind die Zahlen sehr wahrscheinlich realistisch, denn die Verbreitung von auf maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz basierenden Produkten und deren Effizienz haben sich bereits auf den Markt und bestehende Unternehmen ausgewirkt. Zahlreiche moderne Bildungsplattformen setzen auf die eine oder andere Weise maschinelle Lernlösungen ein, um das Erlebnis der Kunden zu verbessern und zugleich den Umsatz zu steigern, ganz zu schweigen von der Unterhaltung oder dem reinen Bildungsangebot (Edutainment).

Es ist zu kostspielig, ML für Ihre EdTech-App zu ignorieren.

Wir verfügen über solide Fachkenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens, um Ihrer App den für den Erfolg notwendigen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Die Vorteile des maschinellen Lernens für die Bildungstechnologie

Der Ausdruck EdTech bezieht sich auf den Bereich der Online-Bildung, der 2019 infolge der COVID-19-Pandemie einen regelrechten Boom erlebte. Im Allgemeinen trifft das zu, weil EdTech Computersoftware und -hardware einsetzt, um die traditionelle Pädagogik und Praxis im Lernprozess zu erweitern.

Es war nur eine Frage der Zeit, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zu implementieren. Aber wie hilft das den Studenten und Tutoren?

Automatische Analyse von Texten

Dank der automatisierten Textanalyse können Tutoren ihren Studenten schnell und präzise Rückmeldung erteilen. Einige Forscher haben herausgefunden, dass Bildungseinrichtungen durch den Einsatz von Algorithmen des überwachten maschinellen Lernens Systeme entwickeln können, die in der Lage sind, den informativen Teil aus den Texten der Lernenden zu extrahieren, sie zu analysieren und ein bestimmtes Feedback zu ihrem Wissensstand zu geben.Derartige Lösungen steigern nicht nur die Effizienz des Lernens, indem sie präzisere und zeitnahe Reaktionen geben, sondern können auch jegliche Missverständnisse oder Streitigkeiten zwischen Tutoren und Schülern ausräumen, indem sie jede Möglichkeit einer einseitigen Betrachtungsweise ausschließen.

Personalisiertes und adaptives Lernen

Derartige Anwendungen bringen mehr Vielseitigkeit in den Lernprozess, was sich auf die Effizienz des gesamten Bildungsprozesses auswirken kann.

Mit Hilfe von personalisierten und adaptiven Lernmitteln können sich Nachhilfelehrer und Schüler an die Bedürfnisse des jeweils anderen gewöhnen, indem sie das Lernmaterial, den Zeitplan und das Lerntempo anpassen. Die Schüler haben die Möglichkeit, die Fächer auszuwählen, die sie wirklich interessieren, während die Tutoren in die Lage kommen, personalisierte Lernerlebnisse mit höherer Effizienz zu schaffen.

Gesteigerte Effizienz

Darüber hinaus kann die Automatisierung von administrativen Prozessen mit ML-Tools die Effizienz des Bildungswesens drastisch erhöhen. Von manuellen Routinearbeiten über die Nachverfolgung der Anwesenheit bis hin zum automatischen Senden von Hausaufgaben und Vorlesungen an die Endgeräte der Schüler können Algorithmen fast alles übernehmen. Dank all der eingesparten Ressourcen können Pädagogen mehr Zeit für persönliche Beratungen aufwenden oder komplexere und praxisorientierte Aufgaben für ihre Schüler erstellen.

Vorteile von EdTech

Analyse der Lernergebnisse

Darüber hinaus ist die Lernanalytik ein ausgezeichnetes Instrument, um sowohl Schülern als auch Lehrkräften ein informatives Feedback zu geben. Bei der Untersuchung des Umfelds und der Fortschritte einer Person kann ein Analytiker deren Stärken und Schwächen erkennen und sie zur Sprache bringen, was zur Anpassung des Lernvorgangs an die aktuellen Bedingungen und zur Steigerung der Effizienz des Studiums führen sollte.

Prädiktive Analyse

Damit können Tutoren ihre Schüler dabei unterstützen, ihre Stärken und Schwächen aufzudecken. Beispielsweise kann ein derartiger Rahmen bestimmte Erfolge beim Lernen in einem Fach und Schwächen in einem anderen vorhersagen. Auf diese Weise können die Schüler ihre Bemühungen während des Lernvorgangs viel leistungsfähiger einsetzen, wodurch allgemein eine höhere Qualität der Bildung erreicht wird.

Bewertung von Aufgaben

Mit Hilfe der oben genannten Technologien können maschinelles Lernen und Werkzeuge der künstlichen Intelligenz den Vorgang der Bewertung ebenfalls verbessern. Zum Beispiel können verschiedene Arten von Tests automatisiert und nach dem Zufallsprinzip durchgeführt werden, ohne dass die Genauigkeit der Bewertung leidet. Mit einer Kombination aus Textanalysewerkzeugen und Lernanalytik können die Leistungen der Schüler bei schriftlichen Prüfungen und der Einfluss ihrer Umgebung auf ihre Ergebnisse aufgezeigt werden.

In der Entwicklung von EdTech verwendete Schlüsseltechnologien

Python

Die Programmiersprache Python ist eine der populärsten Sprachen für die Entwicklung und Einrichtung von Anwendungen für das maschinelle Lernen und die künstliche Intelligenz. Mit ihr können Entwickler derartige Lösungen schnell und kostengünstig erstellen und einsetzen.

Java

Als plattformübergreifende Sprache eignet sich Java besonders gut für Webserver für Lernplattformen. Aufgrund einer großen Anzahl von Bibliotheken für maschinelles Lernen kann Java nicht nur für den Webserver von Lernplattformen verwendet werden, sondern auch für den Aufbau eines Systems, das Ihnen hilft, die richtige Schulung zu wählen (als Beispiel). Weil Java-Server die Belastung gut halten, sind sie ein gutes Werkzeug für die Gestaltung von Vorlesungen im Streaming-Verfahren, Kursen und Online-Lernen.

Node.js

Wenn ein Produkt ein schnelleres Backend benötigt, kann Node.js im Vergleich zu Python gewinnen. Diese Programmiersprache verfügt außerdem über eine große Anzahl von Bibliotheken, mit denen sich komplexe Lösungen mit eingebauten Algorithmen für das maschinelle Lernen entwickeln lassen.

Google Cloud ML

Für eine kostengünstige Lösung, die schnell und einfach zu skalieren sein sollte, ist Google Cloud eine gute Wahl. Die Lösung wird keine zusätzlichen Hardwarekapazitäten beanspruchen und dabei voll funktionsfähig bleiben. Google Vertex AI bietet integrierte Funktionen für die schnelle Implementierung und problemlose Wartung von ML-Lösungen in der Cloud.

Computer Vision API

Mit der Microsoft Azure Computer Vision API kann das Lernen verbessert werden, denn sie bietet Tools für die Analyse visueller Aufzeichnungen derartiger Daten wie Bilder und Videos. ML-Modelle, die mit Computer Vision geschult wurden, können eine größere Anzahl von Aufgaben in einer Vielzahl von Bereichen ausführen.

AWS

Amazon stellt Softwareentwicklern eine Vielzahl von Tools für maschinelles Lernen und Datenanalysen zur Seite. Zu den bekanntesten gehören AWS Sagemaker und AWS Lex.

Sagemaker ist ein praktisches Tool für die Entwicklung, Bereitstellung und das Management von Anwendungen für das maschinelle Lernen und die Datenanalyse.

Mithilfe von AWS Lex können Entwickler beliebige dialoggestützte Ergänzungen zum aktuellen Lernsystem erstellen, von Chatbots bis zu sprachgesteuerten virtuellen Helfern. Es handelt sich dabei um ein leistungsstarkes Tool zur Erstellung von immersiven und effektiven Selbstlerntools.

Maschinelles Lernen im Bildungsbereich: Beispiele für Erfolge

Wie bereits oben gesagt, haben sich ML- und KI-basierte Systeme bereits in unser Leben eingeschlichen und das wird sich auch nicht ändern. Nicht nur das Empfehlungssystem von Netflix, sondern auch die Live-Untertitel von Google sind bereits im Einsatz. Solche Lösungen helfen den Leuten schon jetzt beim Lernen.

Grammarly

Grammarly ist ein Online-Schreib-Assistent, mit dem Sie klarere, genauere und ansprechendere Texte schreiben können.

Es gilt als die derzeit beste Anwendung zur Überprüfung der Grammatik und hat Millionen von Nutzern auf der ganzen Welt.

SchooLinks

Dies ist eine Plattform für die Vorbereitung auf das Studium und den Beruf, die Schülern dabei hilft, sich auf ihr späteres Leben vorzubereiten. Die Plattform kombiniert traditionelle methodische Werkzeuge mit brandneuen Erfahrungen für Schüler und einer einfacheren Organisation und Pflege für Tutoren.

Quizlet

Das amerikanische Unternehmen Quizlet bietet Lernhilfen in Form von Karteikarten an. Damit können Schüler Themen zu jedem beliebigen Thema in einer personalisierten, spielerischen Form lernen, die den Wissenserwerb noch effizienter macht.

EdTech-Technologien

Die Plattform für Online-Coaching von Innowise

Die Softwareentwickler haben eine eLearning-Plattform neu aufgebaut, mit der Schüler an Online-Kursen teilnehmen können und Tutoren ihr Wissen weitergeben können.

Unsere Lösung bietet Web- und Desktop-Anwendungen, die es den Tutoren ermöglichen, ihre Kurse mit den Schülern auf der ganzen Welt zu teilen. Innowise hat ein ML-basiertes Empfehlungssystem sowie mehrere Tools zur Datenanalyse eingesetzt, mit denen die Inhalte an die Bedürfnisse der Schüler angepasst werden können, damit die Kurse für jeden einzelnen Schüler besser geeignet sind. Auf diese Weise bietet die Plattform den Nutzern personalisierte Empfehlungen für Kurse und hat eine Steigerung der Prozesse zur Datenanalyse um 2700% erzielt. Unter diesem Link können Sie mehr über das Projekt erfahren.

Maschinelles Lernen ist ein Teil der Pädagogik 4.0

Jeden Tag gibt es neue technologische Entwicklungen, und es ist schwer vorherzusagen, ob sich ein neues Werkzeug oder ein neues System perfekt in unserem Leben einfügen oder im Handumdrehen wieder vergessen wird. Allerdings gibt es einige Entwicklungen, die es bis heute geschafft haben und nicht mehr von der Bildfläche verschwinden werden.

Dazu gehört auch das maschinelle Lernen. Angesichts der vielen Informationen im Internet und der vielen Aktivitäten im Bildungsbereich benötigen wir alle etwas Unterstützung in der brandneuen Welt der Bildung 4.0.

Wir haben bereits Werkzeuge, um derartige Unterstützung zu erhalten, wir müssen sie nur annehmen und in unser tägliches Leben integrieren.

FAQ

Maschinelles Lernen revolutioniert den Bildungssektor, indem es Lernerfahrungen personalisiert, Verwaltungsaufgaben automatisiert und datengestützte Erkenntnisse liefert. Adaptive Lernplattformen nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um Bildungsinhalte auf den individuellen Lernfortschritt der Schüler zuzuschneiden und so Verständnis und Engagement zu optimieren.

Zunächst einmal führt die Integration des maschinellen Lernens im Bildungswesen zu einer effizienteren, adaptiven und datengesteuerten Lernumgebung. Die ML-Technologie ermöglicht personalisierte Lernerfahrungen, indem sie die Inhalte an die individuellen Bedürfnisse der Schüler anpasst, das Engagement der Schüler fördert und Feedback in Echtzeit liefert. Das maschinelle Lernen automatisiert administrative Aufgaben wie die Benotung und Bewertung, wodurch die Lehrkräfte mehr Zeit haben.

Ja, die Anwendung des maschinellen Lernens im Bildungsbereich ist mit Herausforderungen verbunden. Die Gewährleistung des Datenschutzes und der Datensicherheit, der Umgang mit Verzerrungen in Algorithmen und die Einhaltung ethischer Überlegungen sind die wichtigsten Anliegen. Außerdem erfordert die Integration des maschinellen Lernens erhebliche Investitionen in Infrastruktur und Ressourcen.

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