5 min lukea

Koneoppiminen koulutusalalla: algoritmit, edut, ennusteet

Koneoppiminen vaikuttaa ensi silmäyksellä olevan jälleen yksi ohjelmistokehityksen muotisana.Mutta jos tarkastelemme tilastoja ja ennusteita, näyttää siltä, että ML:n ja AI:n hyödyntäminen jokapäiväisessä elämässämme on ainoa tulevaisuus, joka meillä voi olla. Mukaan Grand View Research, tekoälyn markkinakoko koulutuksessa oli noin 1,8 miljardia Yhdysvaltain dollaria vuonna 2021, ja sen odotetaan kasvavan 36%:n vuotuisella kasvuvauhdilla vuodesta 2022 vuoteen 2030.Vaikka se vaikuttaa hieman liian kunnianhimoiselta, luvut ovat melko todennäköisesti todellisia, koska ML- ja AI-pohjaisten tuotteiden leviäminen ja niiden tehokkuus on jo osoittanut tietynlaista vaikutusta markkinoihin ja olemassa oleviin yrityksiin. Useimmat nykyaikaiset koulutusalustat toteuttaa koneoppimisratkaisuja tavalla tai toisella asiakaskokemuksen parantamiseksi ja tulojen kasvattamiseksi samanaikaisesti, puhumattakaan edutainment- tai puhtaasta viihteestä.

On liian kallista jättää ML huomiotta EdTech-sovelluksessa.

Meillä on vankka koneoppimisen asiantuntemus, jonka avulla sovelluksesi saa kilpailuedun, jota se tarvitsee menestyäkseen.

Koneoppimisen edut EdTechissä

EdTech viittaa verkko-opetukseen, joka kukoisti vuonna 2019 COVID-19-pandemian seurauksena. Tämä pitää yleisesti ottaen paikkansa, koska EdTech hyödyntää tietokoneohjelmistoja ja -laitteistoja täydentämään perinteistä opetuksen teoriaa ja käytäntöä oppimisprosessissa.

Koneoppimisen ja tekoälyn käyttöönotto oli vain ajan kysymys. Mutta miten se auttaa opiskelijoita ja opettajia?

Automaattinen tekstianalyysi

Automaattisen tekstianalyysin avulla opettajat voivat antaa opiskelijoilleen palautetta nopeasti ja täsmällisemmin. Kuten tutkija useita tutkijoitahyödyntämällä valvottuja koneoppimisalgoritmeja koulutusorganisaatiot voivat rakentaa järjestelmiä, jotka pystyvät poimimaan oppilaiden teksteistä informatiivisen osan, analysoimaan niitä ja antamaan tietynlaista palautetta oppilaiden tiedoista.Tällaiset ratkaisut voivat paitsi tehostaa oppimista antamalla tarkempia ja oikea-aikaisempia vastauksia, myös poistaa kaikki väärinkäsitykset ja ristiriidat ohjaajien ja opiskelijoiden väliltä, koska ne sulkevat pois kaiken mahdollisuuden puolueellisiin asenteisiin.

Henkilökohtainen ja mukautuva oppiminen

Tällaiset ratkaisut tuovat oppimisprosessiin lisää monipuolisuutta, mikä voi vaikuttaa koulutusprosessin kokonaistehokkuuteen.

Henkilökohtaisia ja mukautuvia oppimisvälineitä hyödyntämällä opettajat ja opiskelijat voivat mukautua toistensa tarpeisiin mukauttamalla oppimateriaalia, aikataulua ja tempoa. Opiskelijat voivat valita aiheet, joista he ovat todella kiinnostuneita, kun taas opettajat voivat luoda yksilöllisempiä ja tehokkaampia oppimiskokemuksia.

Tehokkuuden lisääminen

Myös hallinnollisten prosessien automatisointi ML-työkalujen avulla voi lisätä koulutuksen tehokkuutta huomattavasti. Algoritmit voivat tehdä melkein mitä tahansa manuaalisesta rutiinityöstä läsnäoloseurantaan ja kotitehtävien ja luentojen automaattiseen lähettämiseen opiskelijoiden laitteisiin. Kaikkien säästettyjen resurssien ansiosta opettajat voivat käyttää enemmän aikaa henkilökohtaisiin konsultaatioihin tai luoda monimutkaisempia ja käytännönläheisempiä tehtäviä opiskelijoille.

Oppimisanalytiikka

Oppimisanalytiikka on myös loistava väline, jonka avulla voidaan antaa informatiivisempaa palautetta sekä opiskelijoille että ohjaajille. Tutkimalla yksilön ympäristöä ja edistymistä analyytikko voi nähdä yksilön vahvat ja heikot kohdat ja tuoda ne esiin, minkä pitäisi johtaa koulutusprosessin mukauttamiseen nykyisiin olosuhteisiin ja opiskelun tehostamiseen.

Ennakoiva analytiikka

Tämän työkalun avulla opettajat voivat auttaa oppilaitaan osoittamaan vahvuudet ja heikkoudet. Tällaiset kehykset voivat esimerkiksi ennustaa tietynlaista menestystä yhden oppiaineen oppimisessa ja puutteita toisessa oppiaineessa. Tämän seurauksena opiskelijat voivat jakaa ponnistelunsa paljon tehokkaammin oppimisprosessin aikana, ja opetus on kaiken kaikkiaan laadukkaampaa.

Arviointien arviointi

Hyödyntämällä edellä mainittuja tekniikoita koneoppimis- ja tekoälytyökalut voivat myös parantaa arviointiprosessia. Esimerkiksi useita testityyppejä voidaan automatisoida ja satunnaistaa ilman, että arvioinnin tarkkuus heikkenee. Tekstianalyysityökalujen ja oppimisanalytiikan yhdistelmää voidaan myös käyttää osoittamaan opiskelijoiden suoritukset kirjallisten kokeiden aikana ja sen, miten heidän ympäristönsä vaikutti heidän tuloksiinsa.

EdTech-kehityksessä käytettävät keskeiset teknologiat

Python

Python on yksi suosituimmista ohjelmointikielistä ML- ja AI-sovellusten luomiseksi ja määrittämiseksi. Sen avulla kehittäjät voivat rakentaa ja ottaa käyttöön tällaisia ratkaisuja nopeasti ja kustannustehokkaasti..

Java

Java on alustarajat ylittävä kieli, minkä vuoksi se soveltuu erinomaisesti opetusalustojen verkkopalvelimiin. Kun otetaan huomioon suuri määrä koneoppimiseen tarkoitettuja kirjastoja, Javaa voidaan käyttää paitsi koulutusalustojen verkkopalvelimiin myös sellaisen järjestelmän rakentamiseen, joka auttaa valitsemaan oikean koulutuskurssin (esimerkkinä). Java-palvelimet pitävät kuorman hyvin, joten ne ovat hyvä väline suoratoistoluentojen, kurssien ja verkko-opetuksen luomiseen.

Node.js

Vertailtaessa Python:hen Node.js voi voittaa, jos tuote tarvitsee nopeamman back-endin. Lisäksi tällä ohjelmointikielellä on suuri määrä kirjastoja, jotka mahdollistavat monimutkaisten ratkaisujen käyttöönoton integroiduilla koneoppimisalgoritmeilla..

Google Cloud ML

Google Cloud on erinomainen valinta kustannustehokkaaseen ratkaisuun, jonka pitäisi olla nopea ja helppo skaalata uudelleen. Se ei vie mitään laitteisto-ominaisuuksia säilyttäen samalla täysin toimivan. Heidän Vertex AI:ssä on sisäänrakennetut ominaisuudet nopeaan käyttöönottoon ja helppoon ylläpitoon kirjaimellisesti mitä tahansa ML:n osalta pilvessä.

Tietokone Vision API

Microsoftin Azure:n tietokonenäön sovellusliittymä voi tehostaa oppimista antamalla työkaluja kuvien ja videoiden kaltaisten visuaalisten tietojen analysointiin. Tietokonenäön avulla koulutetut ML-mallit voivat suorittaa laajemman valikoiman tehtäviä useilla eri aloilla.

AWS

Amazon tarjoaa ohjelmistokehittäjille joukon koneoppimisen ja data-analytiikan työkaluja. Tunnetuimpia ovat AWS Sagemaker ja AWS Lex.

AWS Sagemaker on kätevä työkalu koneoppimis- ja data-analyysisovellusten kehittämiseen, käyttöönottoon ja hallintaan.

AWS Lexin avulla kehittäjät voivat luoda nykyiseen oppimisjärjestelmään minkä tahansa dialogipohjaisen laajennuksen chat-roboteista ääniohjattaviin virtuaaliavustajiin. Tämä on tehokas väline, jolla voidaan luoda entistä mukaansatempaavampia ja tehokkaampia itseopiskeluvälineitä.

Koneoppiminen koulutuksessa: menestystarinoita

Kuten edellä mainittiin, ML- ja AI-pohjaiset ratkaisut ovat jo tunkeutuneet elämäämme, eivätkä ne tule muuttumaan. Netflixin suosittelujärjestelmä ei ole ainoa asia, eikä Googlen live-tekstitys. Tällaiset ratkaisut auttavat jo nyt ihmisiä oppimaan.

Grammarly

Grammarly on verkossa toimiva kirjoitusavustaja, joka auttaa sinua kirjoittamaan selkeämpiä, tarkempia ja kiinnostavampia tekstejä.

Niitä pidetään tällä hetkellä parhaana kieliopin tarkistussovelluksena, ja niillä on miljoonia käyttäjiä ympäri maailmaa.

SchooLinks

SchooLinks on korkeakoulu- ja uravalmiusalusta, joka auttaa koulujen opettajia valmistamaan oppilaita todelliseen tulevaan elämään. Siinä yhdistyvät perinteiset metodologiset työkalut ja aivan uudet kokemukset oppilaille sekä helpompi organisointi ja ylläpito tutoreille.

Quizlet

Quizlet on yhdysvaltalainen yritys, joka mahdollistaa oppimisen flashcardsin avulla. Opiskelijat voivat oppia minkä tahansa aiheen aiheita henkilökohtaisessa pelillisessä muodossa, joka tehostaa tiedon hankkimista.

Innowise:n verkkovalmennusalusta

Ohjelmistoinsinöörimme ovat rakentaneet tyhjästä eLearning-alustan, jonka avulla opiskelijat voivat osallistua verkkokursseille ja mentorit levittää tietojaan.

Ratkaisu tarjoaa verkko- ja työpöytäsovelluksia, joiden avulla opettajat voivat jakaa kurssejaan opiskelijoiden kanssa eri puolilla maailmaa. Jotta kurssit sopisivat paremmin kullekin opiskelijalle, Innowise on ottanut käyttöön ML-pohjaisen suosittelujärjestelmän sekä useita data-analyysityökaluja, joiden avulla sisältöä voidaan mukauttaa käyttäjien tarpeiden mukaan. Tämän tuloksena alusta tarjoaa käyttäjille entistä henkilökohtaisempia kurssisuosituksia ja on osoittanut 2700% kasvua data-analyysiprosesseissa. Voit tutustua hankkeeseen tarkemmin linkistä.
.

Koneoppiminen on osa Koulutus 4.0:aa.

Teknologian kehitys on päivittäistä, ja on melko vaikea ennustaa, sopiiko uusi työkalu tai kehys täydellisesti elämäämme vai katoaako se silmänräpäyksessä. Useat asiat ovat kuitenkin selvinneet, eivätkä ne aio poistua.

Koneoppiminen on yksi niistä. Kun verkossa on niin paljon tietoa ja koulutusalalla tapahtuu niin paljon, tarvitsemme kaikki apua aivan uudessa Koulutus 4.0 -maailmassa.

Asia on niin, että meillä on jo välineet tällaisen avun hankkimiseen, meidän on vain hyväksyttävä ne ja otettava ne käyttöön jokapäiväisissä elämäntavoissamme.

FAQ

Miten koneoppimista hyödynnetään koulutussektorilla?

Koneoppiminen mullistaa koulutusalaa personoimalla oppimiskokemuksia, automatisoimalla hallinnollisia tehtäviä ja tarjoamalla tietoon perustuvia oivalluksia. Mukautuvat oppimisalustat käyttävät koneoppimisen algoritmeja räätälöidäkseen oppisisältöä opiskelijoiden yksilöllisen edistymisen perusteella ja optimoidakseen ymmärtämisen ja sitoutumisen.

Mitä hyötyä on koneoppimisen integroimisesta opetusvälineisiin ja -järjestelmiin?

Ensinnäkin koneoppimisen integrointi koulutukseen johtaa tehokkaampaan, mukautuvampaan ja tietoon perustuvaan oppimisympäristöön. ML-teknologia mahdollistaa yksilölliset oppimiskokemukset mukauttamalla sisältöä opiskelijoiden yksilöllisiin tarpeisiin, parantaa opiskelijoiden sitoutumista ja antaa reaaliaikaista palautetta. Koneoppiminen automatisoi hallinnollisia tehtäviä, kuten luokittelua ja arviointia, mikä vapauttaa opettajien aikaa.

Onko koneoppimisen soveltamisessa koulutukseen haasteita tai rajoituksia?

Kyllä, koneoppimisen soveltamiseen koulutuksessa liittyy haasteita. Ensisijaisia huolenaiheita ovat yksityisyyden ja tietoturvan varmistaminen, algoritmien ennakkoluulojen käsittely ja eettisten näkökohtien säilyttäminen. Lisäksi koneoppimisen integrointi edellyttää merkittäviä infrastruktuuri- ja resurssi-investointeja.

Kiitos arvostelusta!

Kiitos kommentista!

Dmitri Nazarevitš CTO

Päivämäärä: joulukuu 08, 2022

Sisällysluettelo

Arvioi tämä artikkeli:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 arvostelua)

Ota yhteyttä

Varaa puhelu tai täytä alla oleva lomake, niin otamme sinuun yhteyttä, kun olemme käsitelleet pyyntösi.

Nimi

Yritys

Sähköposti

Puhelin

Viesti

Lähetä meille ääniviesti

Liitä asiakirjoja

Lataa tiedosto

Voit liittää 1 enintään 2 Mt:n tiedoston. Hyväksytyt tiedostomuodot: pdf, jpg, jpeg, png.

Klikkaamalla Lähetä, annat suostumuksesi siihen, että Innowise käsittelee henkilötietojasi meidän Tietosuojakäytäntö antaa sinulle asiaankuuluvia tietoja. Antamalla puhelinnumerosi suostut siihen, että voimme ottaa sinuun yhteyttä puheluiden, tekstiviestien ja viestisovellusten kautta. Puhelu-, viesti- ja datahintoja voidaan soveltaa.

Voit myös lähettää meille pyyntösi
osoitteeseen contact@innowise.com

Mitä tapahtuu seuraavaksi?

Kun olemme vastaanottaneet ja käsitelleet pyyntösi, otamme sinuun yhteyttä ja kerromme yksityiskohtaisesti projektin tarpeet ja allekirjoitamme NDA-sopimuksen luottamuksellisuuden varmistamiseksi.

Tutkittuaan toiveesi, tarpeesi ja odotuksesi tiimimme suunnittelee projektin ehdotuksen, jossa esitetään työn laajuus, tiimin koko, aika- ja kustannusarviot.

Järjestämme kanssasi tapaamisen, jossa keskustellaan tarjouksesta ja sovitaan yksityiskohdista.

Lopuksi allekirjoitamme sopimuksen ja aloitamme projektisi toteuttamisen heti.

Aiheeseen liittyvä sisältö

Blogi

Käyttäytymisen internet: asiakaspalvelun tulevaisuus?

Lue, miten yritykset käyttävät IoB:tä käyttäjien käyttäytymisen analysointiin, toimintojen ennustamiseen ja digitaalisen sitoutumisen parantamiseen.

Dmitri Nazarevitš

helmikuu 9, 2023

Blogi

Tulevaisuuden älykkäät kodit

Katso, miten kehittyvä älykäs kodintekniikka käyttää AI:tä turvallisuuden, energiankäytön ja yksilöllisten asuintilojen automatisointiin.

Dmitri Nazarevitš

helmikuu 8, 2023

Blogi

Kyberturvallisuus pankkitoiminnassa: merkitys, uhat ja haasteet

Tutustu siihen, miten pankit suojautuvat digitaalisilta uhkilta: salaus, petosten havaitseminen ja parhaat turvallisuuskäytännöt.

Denis Jarosh

helmikuu 2, 2023

Blogi

Miten rakentaa digitaalinen lompakko, jota miljoonat rakastaisivat?

Saat selkeän etenemissuunnitelman turvallisten ja käyttäjäystävällisten lompakkosovellusten kehittämiseksi aina tekniikasta vaatimustenmukaisuuteen.

Eugene Shapovalov

joulukuu 20, 2022

Blogi

GoodFirms: Innowise - asiantuntija kehittyneiden ja monimutkaisten teknologisten ratkaisujen toimittamisessa.

Tutustu perusteellisesti Innowise:n lähestymistapaan edistyneiden IT-palvelujen ja räätälöityjen ohjelmistojen kehittämiseen.

Anna Stark

joulukuu 12, 2022

Blogi

Miksi projektisi todennäköisesti epäonnistuu ilman BA:ta

Miksi projektisi todennäköisesti epäonnistuu ilman BA-asiantuntijaa?

Liiketoiminta-analytiikan konsultit: miten he paljastavat tiedoissasi piilevät kasvumahdollisuudet.

Dmitri Nazarevitš

joulukuu 12, 2022

Blogi

Miksi IT-hankkeet epäonnistuvat

Miksi IT-projektit kaatuvat? Tärkeimmät epäonnistumisen syyt ja todistetut strategiat katastrofin välttämiseksi.

Dmitri Nazarevitš

marraskuu 28, 2022

Blogi

10 ohjelmistoarkkitehtuurimallia, jotka sinun tulisi tuntea

Lujitetun ohjelmiston rakentaminen? Tutustu arkkitehtuurimalleihin, jotka parantavat suorituskykyä, skaalautuvuutta ja ylläpidettävyyttä.

Dmitri Nazarevitš

marras 16, 2022

Blogi

Innowise sai IAOP:ltä palkinnon strategisten kumppanuuksien huippuosaamisesta.

Innowise ansaitsee IAOP:n tunnustuksen strategisten kumppanuuksien huippuosaamisesta - mitä tämä tarkoittaa asiakkaidemme menestyksen kannalta.

Dmitri Nazarevitš

lokakuu 26, 2022

Blogi

Innowise on huipulla: Olemme nro 554 Inc.:n listalla. 5000 Annual List

Nopean innovaation ja kasvun ansiosta Innowise on Amerikan nopeimmin nousevien teknologiayritysten joukossa - näin se onnistui.

Dmitri Nazarevitš

elokuu 17, 2022

Blogi

Innowise:n uusi toimisto Frankfurtissa - uusia ohjelmistokehitysmahdollisuuksia

Tule mukaan Frankfurtiin! Juhli Innowise:n laajentumista Saksan teknologiakeskukseen.

Pavel Orlov

heinäkuu 27, 2022

Blogi

Innowise osallistuu Motorverse-verkon rakentamiseen.

Innowise liittyy uraauurtavaan Motorverse-hankkeeseen, jossa kehitetään digitaalisia ratkaisuja seuraavan sukupolven kytkettyjä ajoneuvoekosysteemejä varten.

Sergei Molchanov

heinäkuu 22, 2022

Koneoppiminen koulutusalalla: algoritmit, edut, ennusteet

Koneoppimisen edut EdTechissä

Automaattinen tekstianalyysi

Henkilökohtainen ja mukautuva oppiminen

Tehokkuuden lisääminen

Oppimisanalytiikka

Ennakoiva analytiikka

Arviointien arviointi

EdTech-kehityksessä käytettävät keskeiset teknologiat

Python

Java

Node.js

Google Cloud ML

Tietokone Vision API

AWS

Koneoppiminen koulutuksessa: menestystarinoita

Grammarly

SchooLinks

Quizlet

Innowise:n verkkovalmennusalusta

Koneoppiminen on osa Koulutus 4.0:aa.

FAQ

Sisällysluettelo

Ota yhteyttä

Mitä tapahtuu seuraavaksi?

Aiheeseen liittyvä sisältö

Tarvitsetko muita palveluja?

Tilaa osoitteeseen uutiskirjeemme

Tilaa
osoitteeseen uutiskirjeemme