5 min lesing

Maskinlæring for utdanningsindustrien: algoritmer, fordeler, prediksjoner

Utdanning

Maskinlæring

Maskinlæring ser ut til å være et annet moteord innen programvareutvikling ved første øyekast.Men hvis vi ser på statistikken og spådommene, ser det ut til at bruk av ML og AI i vårt daglige liv vil være den eneste fremtiden vi kan ha. Ifølge Grand View Research ble markedsstørrelsen for kunstig intelligens i utdanning verdsatt til rundt 1,8 milliarder amerikanske dollar i 2021 og forventes å øke med en årlig vekstrate på 36% fra 2022 til 2030.Selv om det virker litt for ambisiøst, er det ganske sannsynlig at tallene er reelle fordi spredningen av ML- og AI-baserte produkter og deres effektivitet allerede har vist en viss innvirkning på markedet og eksisterende virksomheter. De fleste moderne utdanningsplattformer implementere maskinlæringsløsninger på en eller annen måte for å forbedre kundeopplevelsen og samtidig øke inntektene, for ikke å snakke om for edutainment eller ren underholdning.

Det er for kostbart å ignorere ML for EdTech-appen din.

Vi har solid ekspertise innen maskinlæring som gir appen din det konkurransefortrinnet den trenger for å lykkes.

Fordeler med maskinlæring for EdTech

EdTech refererer til nettbasert utdanning, som skjøt fart i 2019 som følge av covid-19-pandemien. Det er generelt sant fordi EdTech bruker dataprogramvare og maskinvare for å supplere tradisjonell pedagogisk teori og praksis i læringsprosessen.

Implementering av maskinlæring og kunstig intelligens var bare et spørsmål om tid. Men hvordan hjelper det studenter og lærere?

Automatisert tekstanalyse

Automatisert tekstanalyse gjør det mulig for lærere å gi studentene sine tilbakemeldinger på en rask og mer presis måte. Som studert av flere forskere, Ved å bruke overvåkede maskinlæringsalgoritmer kan utdanningsorganisasjoner bygge systemer som kan trekke ut den informative delen fra studentenes tekster, analysere dem og gi visse tilbakemeldinger på kunnskapen deres.Slike løsninger kan ikke bare øke læringseffektiviteten ved å gi mer presise og tidsriktige svar, men også fjerne eventuelle misforståelser eller konflikter mellom veiledere og studenter ved å utelukke enhver mulighet for forutinntatte holdninger.

Tilpasset og adaptiv læring

Slike løsninger gir mer allsidighet i læringsprosessen, noe som kan påvirke den generelle effektiviteten i utdanningsprosessen.

Ved å bruke tilpassede og adaptive læringsverktøy kan lærere og studenter tilpasse seg hverandres behov ved å justere læremateriell, tidsplan og tempo. Studentene kan velge fagene de virkelig er interessert i, mens veilederne får mulighet til å skape mer personlige læringsopplevelser med økt effektivitet.

Økt effektivitet

Automatisering av administrative prosesser med ML-verktøy kan også øke effektiviteten i utdanningen dramatisk. Algoritmer kan gjøre nesten alt fra manuelt rutinearbeid til sporing av oppmøte til automatisk sending av lekser og forelesninger til studentenes enheter. Med alle ressursene som spares, kan lærere bruke mer tid på personlige konsultasjoner eller lage mer komplekse og praksisfokuserte oppgaver for studentene.

Læringsanalyse

Læringsanalyse er også et flott verktøy for å gi mer informativ tilbakemelding til både studenter og veiledere. Ved å undersøke et individs miljø og fremgang kan en analytiker se sterke og svake punkter hos en og ta dem opp, noe som bør resultere i å tilpasse utdanningsprosessen til gjeldende forhold og øke effektiviteten i studiene.

Prediktiv analyse

Med dette verktøyet kan veiledere hjelpe studentene sine med å påpeke styrker og svakheter. Slike rammeverk kan for eksempel forutsi en viss suksess i å lære ett fag og mangler i et annet. Som et resultat vil studentene kunne fordele innsatsen sin mye mer effektivt i løpet av læringsprosessen, og samlet sett vil utdanningen være av høyere kvalitet.

Evaluering av vurderinger

Ved å bruke teknologiene nevnt ovenfor kan maskinlæring og verktøy for kunstig intelligens også forbedre vurderingsprosessen. For eksempel kan flere typer tester automatiseres og randomiseres uten tap av evalueringspresisjon. En kombinasjon av tekstanalyseverktøy og læringsanalyse kan også brukes til å vise studentenes prestasjoner under skriftlige eksamener og hvordan omgivelsene påvirket resultatene deres.

Nøkkelteknologier som brukes i EdTech-utvikling

Python

Python er et av de mest populære programmeringsspråkene for å lage og sette opp ML- og AI-applikasjoner. Det gjør det mulig for utviklere å bygge og distribuere slike løsninger på en rask og kostnadseffektiv måte..

Java

Java er et språk på tvers av plattformer, noe som gjør det flott for webservere for utdanningsplattformer. Gitt et stort antall biblioteker for maskinlæring, kan Java ikke bare brukes til webserveren til utdanningsplattformer, men også brukes til å bygge et system som hjelper til med å velge riktig opplæringskurs (som et eksempel). Java-servere holder belastningen godt, så de er et godt verktøy for å lage streaming av forelesninger, kurs og nettbasert læring.

Node.js

Sammenlignet med Python kan Node.js vinne hvis et produkt trenger en raskere back-end. Dette programmeringsspråket har også et stort antall biblioteker som gjør det mulig å distribuere komplekse løsninger med integrerte maskinlæringsalgoritmer..

Google Cloud ML

Google Cloud er et godt valg for en kostnadseffektiv løsning som skal være rask og enkel å oppskalere. Det vil ikke ta noen maskinvarefunksjoner mens den forblir fullt funksjonell. Deres Vertex AI har innebygde funksjoner for raskt å distribuere og enkelt vedlikeholde bokstavelig talt hva som helst når det gjelder ML i skyen.

API for datasyn

Microsoft Azures API for datasyn kan forbedre læring ved å gi verktøy for å analysere visuelle data som bilder og videoer. ML-modeller trent med datasyn kan utføre et bredere spekter av oppgaver på en rekke felt.

AWS

Amazonas tilbyr programvareutviklere en rekke verktøy for maskinlæring og dataanalyse. De mest kjente er AWS Sagemaker og AWS Lex.

AWS Sagemaker er et praktisk verktøy for å utvikle, distribuere og administrere applikasjoner for maskinlæring og dataanalyse.

Med AWS Lex kan utviklere lage en hvilken som helst dialogbasert utvidelse av det nåværende læringssystemet, fra chatbots til stemmestyrte virtuelle assistenter. Dette er et kraftig verktøy for å skape mer engasjerende og effektive selvlæringsverktøy.

Maskinlæring i utdanning: suksesshistorier

Som nevnt ovenfor har ML- og AI-baserte løsninger allerede invadert livene våre, og de vil ikke endre seg. Netflix' anbefalingssystem er ikke det eneste som skjer, heller ikke Googles live teksting. Slike løsninger hjelper allerede folk med å lære.

Grammatisk

Grammarly er en nettbasert skriveassistent som kan hjelpe deg med å skrive klarere, mer nøyaktige og mer engasjerende tekster.

De regnes som det beste grammatikkontrollprogrammet for øyeblikket og har millioner av brukere over hele verden.

SchooLinks

SchooLinks er en plattform for studie- og karriereforberedelse som hjelper skolelærere med å forberede elevene på det virkelige fremtidige livet. Den blander tradisjonelle metodiske verktøy med helt nye opplevelser for elevene og enklere organisering og vedlikehold for veilederne.

Quizlet

Quizlet er et amerikansk selskap som styrker læring gjennom flashcards. Studentene kan lære emner om ethvert emne i en personlig spillbasert form som øker effektiviteten i å tilegne seg kunnskap.

Innowise online coaching-plattform

Våre programvareingeniører har bygget opp en e-læringsplattform fra bunnen av som gjør det mulig for studenter å delta i nettkurs og for mentorer å spre sin kunnskap.

Løsningen presenterer nett- og skrivebordsapplikasjoner som gjør det mulig for lærere å dele kursene sine med studenter over hele verden. For å gjøre kursene mer egnet for hver enkelt student har Innowise implementert et ML-basert anbefalingssystem samt flere dataanalyseverktøy som gjør det mulig å tilpasse innholdet etter brukernes behov. Som et resultat gir plattformen brukerne mer personlige kursanbefalinger og har vist en økning på 2700% i dataanalyseprosesser. Du kan lære mer om prosjektet på lenken.
.

Maskinlæring er en del av Utdanning 4.0

Teknologiske fremskritt dukker opp daglig, og det er ganske vanskelig å forutsi om et nytt verktøy eller rammeverk vil passe perfekt inn i livene våre eller forsvinne på et øyeblikk. Flere ting har imidlertid gjort det og kommer ikke til å forsvinne.

Maskinlæring er en av disse. Med så mye informasjon på nettet og så mange aktiviteter på utdanningsområdet trenger vi alle hjelp i en helt ny verden av utdanning 4.0.

Saken er at vi allerede har verktøy for å skaffe oss slik hjelp, vi trenger bare å akseptere dem og introdusere dem i vår daglige livsstil.

FAQ

Hvordan brukes maskinlæring i utdanningssektoren?

Maskinlæring revolusjonerer utdanningssektoren ved å tilpasse læringsopplevelser, automatisere administrative oppgaver og gi datadrevet innsikt. Adaptive læringsplattformer bruker maskinlæringsalgoritmer til å skreddersy pedagogisk innhold basert på den enkelte elevs fremgang, noe som optimaliserer forståelse og engasjement.

Hva er fordelene med å integrere maskinlæring i pedagogiske verktøy og systemer?

Først og fremst fører integrering av maskinlæring i utdanningen til et mer effektivt, adaptivt og datadrevet læringsmiljø. ML-teknologien muliggjør personlige læringsopplevelser ved å tilpasse innholdet til den enkelte elevs behov, øker elevenes engasjement og gir tilbakemeldinger i sanntid. Maskinlæring automatiserer administrative oppgaver, som sensur og vurdering, og frigjør tid for lærerne.

Finnes det noen utfordringer eller begrensninger ved bruk av maskinlæring i utdanningen?

Ja, å bruke maskinlæring i utdanningen byr på utfordringer. Det handler først og fremst om å sikre personvern og datasikkerhet, håndtere skjevheter i algoritmer og ivareta etiske hensyn. I tillegg krever integrering av maskinlæring betydelige investeringer i infrastruktur og ressurser.

Takk for din vurdering!

Takk for din kommentar!

Dmitry Nazarevich CTO

Dato: 08. desember 2022

Innholdsfortegnelse

Ranger denne artikkelen:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 anmeldelser)

Har du gitt oss en utfordring?

Hva skjer videre?

Etter at vi har mottatt og behandlet forespørselen din, vil vi komme tilbake til deg innen kort tid for å beskrive prosjektbehovene dine og undertegne en taushetserklæring for å sikre informasjonens konfidensialitet.

Etter å ha undersøkt kravene, utarbeider våre analytikere og utviklere en prosjektforslag med arbeidsomfang, teamstørrelse, tid og kostnader estimater.

Vi arrangerer et møte med deg for å diskutere tilbudet og komme til en avtale.

Vi signerer en kontrakt og begynner å jobbe med prosjektet ditt så raskt som mulig.