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Machine learning per il settore dell'istruzione: algoritmi, vantaggi, previsioni

Istruzione

Apprendimento automatico

Apprendimento automatico a prima vista sembra essere un'altra parola d'ordine nello sviluppo del software.Ma se guardiamo alle statistiche e alle previsioni, sembra che l'utilizzo di ML e AI nella nostra vita quotidiana sarà l'unico futuro possibile. Secondo Ricerca Grand View Il mercato dell'intelligenza artificiale nell'istruzione è stato valutato a circa 1,8 miliardi di dollari nel 2021 e si prevede che aumenterà a un tasso di crescita annuale composto di 36% dal 2022 al 2030.Anche se sembra un po' troppo ambizioso, i numeri sono abbastanza verosimili perché la diffusione di prodotti basati su ML e AI e la loro efficienza hanno già mostrato un certo impatto sul mercato e sulle aziende esistenti. La maggior parte piattaforme educative moderne implementare soluzioni di machine learning in un modo o nell'altro per migliorare l'esperienza del cliente e aumentare i ricavi allo stesso tempo, per non parlare dell'edutainment o del puro intrattenimento.

È troppo costoso ignorare il ML per la vostra applicazione EdTech.

Abbiamo una solida esperienza nell'apprendimento automatico per dare alla vostra applicazione il vantaggio competitivo di cui ha bisogno per avere successo.

Vantaggi di machine learning per l'EdTech

L'EdTech si riferisce all'istruzione online, che ha avuto un boom nel 2019 a seguito della pandemia COVID-19. Questo è generalmente vero perché l'EdTech utilizza software e hardware per aumentare la teoria e la pratica educativa tradizionale nel processo di apprendimento.

L'implementazione dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale era solo una questione di tempo. Ma come può aiutare gli studenti e i tutor?

Analisi del testo automatizzata

L'analisi automatica del testo consente ai tutor di fornire ai propri studenti un feedback più rapido e preciso. Come studiato da diversi ricercatori, Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico supervisionato, le organizzazioni educative possono costruire sistemi in grado di estrarre la parte informativa dai testi degli studenti, analizzarli e fornire un feedback sulle loro conoscenze.Tali soluzioni possono non solo aumentare l'efficienza dell'apprendimento fornendo risposte più precise e tempestive, ma anche eliminare qualsiasi incomprensione o conflitto tra tutor e studenti, escludendo qualsiasi possibilità di atteggiamenti di parte.

Apprendimento personalizzato e adattivo

Tali soluzioni apportano una maggiore versatilità al processo di apprendimento, che può influire sull'efficienza complessiva del processo educativo.

Utilizzando strumenti di apprendimento personalizzati e adattivi, tutor e studenti possono adattarsi alle reciproche esigenze regolando il materiale didattico, il programma e il ritmo. Gli studenti possono scegliere le materie a cui sono veramente interessati, mentre i tutor hanno la possibilità di creare esperienze di apprendimento più personalizzate e più efficaci.

Aumentare l'efficienza

Inoltre, l'automazione dei processi amministrativi con strumenti di ML può aumentare notevolmente l'efficienza dell'istruzione. Gli algoritmi possono fare quasi tutto, dal lavoro di routine manuale al monitoraggio delle presenze, fino all'invio automatico di compiti e lezioni ai dispositivi degli studenti. Con tutte le risorse risparmiate, gli insegnanti possono dedicare più tempo alle consulenze personali o creare compiti più complessi e incentrati sulla pratica per gli studenti.

Analisi dell'apprendimento

L'analisi dell'apprendimento è anche un ottimo strumento per fornire un feedback più informativo sia agli studenti che ai tutor. Analizzando l'ambiente e i progressi di un individuo, l'analista può vedere i punti di forza e di debolezza di uno studente e metterli in evidenza, in modo da adattare il processo educativo alle condizioni attuali e aumentare l'efficienza dello studio.

Analisi predittiva

Con questo strumento, i tutor possono aiutare i loro studenti a evidenziare i punti di forza e di debolezza. Per esempio, questi quadri possono prevedere un certo successo nell'apprendimento di una materia e difetti in un'altra. Di conseguenza, gli studenti saranno in grado di distribuire i loro sforzi in modo molto più efficiente durante il processo di apprendimento e, nel complesso, l'istruzione sarà di qualità superiore.

Valutazione delle valutazioni

Utilizzando le tecnologie sopra menzionate, gli strumenti di apprendimento automatico e di intelligenza artificiale possono anche migliorare il processo di valutazione. Ad esempio, diversi tipi di test possono essere automatizzati e randomizzati senza perdere la precisione della valutazione. Inoltre, una combinazione di strumenti di analisi del testo e di analisi dell'apprendimento può essere utilizzata per mostrare le prestazioni degli studenti durante gli esami scritti e come l'ambiente in cui si trovano ha influenzato i loro risultati.

Tecnologie chiave utilizzate nello sviluppo di EdTech

Python

Python è uno dei linguaggi di programmazione più diffusi per la creazione e l'impostazione di applicazioni ML e AI. Permette agli sviluppatori di costruire e distribuire tali soluzioni in modo rapido ed economico.

Java

Java è un linguaggio multipiattaforma, il che lo rende ottimo per i server web delle piattaforme educative. Dato il gran numero di librerie per l'apprendimento automatico, Java può essere utilizzato non solo per i server web delle piattaforme educative, ma anche per costruire un sistema che aiuti a scegliere il giusto corso di formazione (per fare un esempio). I server Java mantengono bene il carico, quindi sono un buon strumento per la creazione di lezioni in streaming, corsi e apprendimento online.

Node.js

Se confrontato con Python, Node.js può vincere se un prodotto ha bisogno di un back-end più rapido. Inoltre, questo linguaggio di programmazione dispone di un gran numero di librerie che consentono di implementare soluzioni complesse con algoritmi di apprendimento automatico integrati.

Google Cloud ML

Google Cloud è un'ottima scelta per una soluzione economica che deve essere rapida e facile da ridimensionare. Non richiederà alcuna capacità hardware pur rimanendo pienamente funzionale. Vertex AI è dotato di funzionalità integrate che consentono di distribuire rapidamente e di mantenere facilmente qualsiasi cosa in termini di ML nel cloud.

Computer Vision API

L'API di Microsoft Azure per la computer vision può migliorare l'apprendimento fornendo gli strumenti per l'analisi di dati visivi come immagini e video. I modelli di ML addestrati con la computer vision possono eseguire un'ampia gamma di compiti in diversi campi.

AWS

Amazon offre agli sviluppatori di software una serie di strumenti per l'apprendimento automatico e l'analisi dei dati. I più noti sono AWS Sagemaker e AWS Lex.

AWS Sagemaker è un comodo strumento per sviluppare, distribuire e gestire applicazioni di machine learning e data analytics.

Con AWS Lex, gli sviluppatori possono creare qualsiasi estensione basata sul dialogo dell'attuale sistema di apprendimento, dai chatbot agli assistenti virtuali a comando vocale. Si tratta di uno strumento potente per creare strumenti di autoformazione più coinvolgenti ed efficaci.

Machine learning nell'istruzione: storie di successo

Come già detto, le soluzioni basate su ML e AI hanno già invaso le nostre vite e non cambieranno. Il sistema di raccomandazione di Netflix non è l'unica cosa che sta accadendo, e nemmeno il live captioning di Google. Queste soluzioni stanno già aiutando le persone a imparare.

Grammarly

Grammarly è un assistente di scrittura online che può aiutarvi a scrivere testi più chiari, accurati e coinvolgenti.

È considerata la migliore applicazione per il controllo grammaticale e conta milioni di utenti in tutto il mondo.

SchooLinks

SchooLinks è una piattaforma di preparazione al college e alla carriera che assiste i tutor scolastici nella preparazione degli studenti alla vita futura. Unisce strumenti metodologici tradizionali a nuove esperienze per gli studenti e a una più facile organizzazione e manutenzione per i tutor.

Quizlet

Quizlet è un'azienda americana che favorisce l'apprendimento attraverso le flashcard. Gli studenti possono imparare argomenti su qualsiasi materia in una forma personalizzata e gamificata che aumenta l'efficienza dell'acquisizione delle conoscenze.

La piattaforma di coaching online del Innowise

I nostri ingegneri software hanno ricostruito da zero una piattaforma di eLearning che consente agli studenti di partecipare a corsi online e ai mentori di diffondere le loro conoscenze.

La soluzione presenta applicazioni web e desktop che consentono ai tutor di condividere i loro corsi con gli studenti di tutto il mondo. Per rendere i corsi più adatti a ogni singolo studente, Innowise ha implementato un sistema di raccomandazione basato su ML e diversi strumenti di analisi dei dati che consentono di adattare i contenuti in base alle esigenze degli utenti. Di conseguenza, la piattaforma fornisce agli utenti raccomandazioni più personalizzate sui corsi e ha mostrato un aumento di 2700% nei processi di analisi dei dati. È possibile saperne di più sul progetto al link.

Machine learning fa parte dell'istruzione 4.0

I progressi tecnologici emergono ogni giorno ed è piuttosto difficile prevedere se un nuovo strumento o struttura si inserirà perfettamente nelle nostre vite o sparirà in un batter d'occhio. Tuttavia, diversi oggetti ce l'hanno fatta e non se ne andranno.

L'apprendimento automatico è uno di questi. Con così tante informazioni sul web e così tante attività in corso nell'ambito dell'istruzione, abbiamo tutti bisogno di assistenza in un mondo nuovo come quello dell'Istruzione 4.0.

Il fatto è che abbiamo già gli strumenti per acquisire tale assistenza, dobbiamo solo accettarli e introdurli nel nostro stile di vita quotidiano.

FAQ

Come viene utilizzato l'apprendimento automatico nel settore dell'istruzione?

L'apprendimento automatico sta rivoluzionando il settore dell'istruzione personalizzando le esperienze di apprendimento, automatizzando le attività amministrative e fornendo approfondimenti basati sui dati. Le piattaforme di apprendimento adattivo utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per adattare i contenuti didattici in base ai progressi dei singoli studenti, ottimizzando la comprensione e il coinvolgimento.

Quali sono i vantaggi dell'integrazione dell'apprendimento automatico negli strumenti e nei sistemi educativi?

Innanzitutto, l'integrazione dell'apprendimento automatico nell'istruzione si traduce in un ambiente di apprendimento più efficiente, adattivo e basato sui dati. La tecnologia ML consente esperienze di apprendimento personalizzate, adattando i contenuti alle esigenze dei singoli studenti, migliorando il coinvolgimento degli studenti e fornendo feedback in tempo reale. L'apprendimento automatico automatizza le attività amministrative, come la classificazione e la valutazione, liberando il tempo degli insegnanti.

Ci sono sfide o limitazioni nell'applicazione dell'apprendimento automatico nell'istruzione?

Sì, l'applicazione dell'apprendimento automatico nell'istruzione comporta delle sfide. Garantire la privacy e la sicurezza dei dati, affrontare le distorsioni negli algoritmi e mantenere le considerazioni etiche sono le principali preoccupazioni. Inoltre, l'integrazione dell'apprendimento automatico richiede investimenti significativi in infrastrutture e risorse.

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Dmitry Nazarevich CTO

Data: 08 dicembre 2022

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