5 minut czytania

Uczenie maszynowe dla branży edukacyjnej: algorytmy, zalety, prognozy

AI I ML

Edukacja

Uczenie maszynowe na pierwszy rzut oka wydaje się kolejnym modnym hasłem w rozwoju oprogramowania.Ale jeśli spojrzymy na statystyki i prognozy, wygląda na to, że wykorzystanie ML i AI w naszym codziennym życiu będzie jedyną przyszłością, jaką możemy mieć. Według Grand View Research,wartość rynku sztucznej inteligencji w edukacji wynosiła około 1,8 miliarda dolarów amerykańskich w 2021 roku i oczekuje się, że wzrośnie w średniorocznym tempie wzrostu wynoszącym 36% od 2022 do 2030 roku.Choć może to wydawać się nieco zbyt ambitne, liczby te mogą być całkiem realne, ponieważ rozpowszechnienie produktów opartych na ML i AI oraz ich efektywność już miały wpływ na rynek i istniejące biznesy. Większość nowoczesnych platform edukacyjnych w taki czy inny sposób wdraża rozwiązania oparte na uczeniu maszynowym, aby poprawić doświadczenia klientów i jednocześnie zwiększyć przychody, nie wspominając o edutainment czy czystej rozrywce.

Ignorowanie ML dla aplikacji EdTech jest zbyt kosztowne.

Dysponujemy solidną wiedzą z zakresu uczenia maszynowego, aby zapewnić Twojej aplikacji przewagę konkurencyjną, której potrzebuje, aby odnieść sukces.

Zalety uczenia maszynowego dla EdTech

EdTech odnosi się do edukacji online, która rozkwitła w 2019 r. w wyniku pandemii COVID-19. Jest to ogólnie prawdą, ponieważ EdTech wykorzystuje oprogramowanie i sprzęt komputerowy do rozszerzenia tradycyjnej teorii i praktyki edukacyjnej w procesie uczenia się.

Wdrożenie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji było tylko kwestią czasu. Ale w jaki sposób pomaga to uczniom i korepetytorom?

Zautomatyzowana analiza tekstu

Zautomatyzowana analiza tekstu pozwala nauczycielom przekazywać uczniom informacje zwrotne w szybkiej i bardziej precyzyjnej formie. Jak wykazali niektórzy badacze, wykorzystując algorytmy nadzorowanego uczenia maszynowego, instytucje edukacyjne mogą budować systemy, które potrafią wyodrębnić informacyjną część z tekstów uczniów, analizować je i udzielać pewnych informacji zwrotnych na temat ich wiedzy.Takie rozwiązania mogą nie tylko zwiększyć efektywność nauki poprzez bardziej precyzyjne i terminowe odpowiedzi, ale także wyeliminować wszelkie nieporozumienia lub konflikty między nauczycielami a uczniami, wykluczając możliwość stronniczych postaw.

Spersonalizowane i adaptacyjne uczenie się

Takie rozwiązania zapewniają większą wszechstronność w procesie uczenia się, co może wpłynąć na ogólną efektywność procesu edukacyjnego.

Korzystając ze spersonalizowanych i adaptacyjnych narzędzi edukacyjnych, korepetytorzy i uczniowie mogą dostosowywać się do swoich potrzeb, dostosowując materiały do nauki, harmonogram i tempo. Uczniowie mogą wybierać przedmioty, którymi są naprawdę zainteresowani, podczas gdy korepetytorzy mają możliwość tworzenia bardziej spersonalizowanych doświadczeń edukacyjnych o zwiększonej skuteczności.

Zwiększenie efektywności

Automatyzacja procesów administracyjnych za pomocą narzędzi ML może również znacznie zwiększyć efektywność edukacji. Algorytmy mogą wykonywać niemal wszystko, od ręcznej rutynowej pracy, przez śledzenie frekwencji, po automatyczne wysyłanie prac domowych i wykładów na urządzenia studentów. Dzięki zaoszczędzonym zasobom nauczyciele mogą poświęcić więcej czasu na osobiste konsultacje lub tworzenie bardziej złożonych i ukierunkowanych na praktykę zadań dla studentów.

Analityka edukacyjna

Analityka edukacyjna jest również doskonałym narzędziem do dostarczania bardziej szczegółowych informacji zwrotnych zarówno uczniom, jak i nauczycielom. Badając otoczenie i postępy danej osoby, analityk może dostrzec jej mocne i słabe strony oraz zwrócić na nie uwagę, co powinno zaowocować dostosowaniem procesu edukacyjnego do aktualnych warunków i zwiększyć efektywność nauki.

Analiza predykcyjna

Dzięki temu narzędziu korepetytorzy mogą pomagać swoim uczniom we wskazywaniu mocnych i słabych stron. Na przykład takie ramy mogą przewidywać pewne sukcesy w nauce jednego przedmiotu i wady w innym. W rezultacie uczniowie będą mogli znacznie efektywniej rozłożyć swoje wysiłki podczas procesu uczenia się, a ogólna jakość edukacji będzie wyższa.

Ocenianie ocen

Wykorzystując wspomniane powyżej technologie, narzędzia uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji mogą również usprawnić proces oceny. Na przykład, kilka rodzajów testów można zautomatyzować i randomizować bez utraty precyzji oceny. Ponadto połączenie narzędzi do analizy tekstu i analityki uczenia się może być wykorzystane do pokazania wyników uczniów podczas egzaminów pisemnych i tego, jak ich środowisko wpłynęło na ich wyniki.

Kluczowe technologie wykorzystywane w rozwoju EdTech

Python

Python is one of the most popular programming languages for creating and setting up ML and AI applications. It allows developers to build and deploy such solutions in a rapid and cost-effective manner.

Java

Java is a cross-platform language, which makes it great for web servers for educational platforms. Given a large number of libraries for machine learning, Java can be used not only for the web server of educational platforms but also used to build a system that helps to choose the right training course (as an example). Java servers keep the load well, so they are a good tool for creating streaming lectures, courses, and online learning.

Node.js

If compared to Python, Node.js can win if a product needs a swifter back-end. Also, this programming language has a great number of libraries that allow deploying complex solutions with integrated machine learning algorithms.

Google Cloud ML

Google Cloud to świetny wybór dla ekonomicznego rozwiązania, które powinno być szybkie i łatwe do przeskalowania. Nie będzie wymagać żadnych możliwości sprzętowych, pozostając w pełni funkcjonalnym. Ich Vertex AI ma wbudowane możliwości szybkiego wdrażania i łatwego utrzymywania dosłownie wszystkiego w zakresie ML w chmurze.

Interfejs API wizji komputerowej

Interfejs API wizji komputerowej Microsoft Azure może usprawnić naukę, udostępniając narzędzia do analizy danych wizualnych, takich jak zdjęcia i filmy. Modele ML przeszkolone w zakresie widzenia komputerowego mogą wykonywać szerszy zakres zadań w wielu dziedzinach.

AWS

Amazon zapewnia programistom szereg narzędzi do uczenia maszynowego i analizy danych. Najbardziej znane z nich to AWS Sagemaker i AWS Lex.

AWS Sagemaker to wygodne narzędzie do opracowywania, wdrażania i zarządzania aplikacjami do uczenia maszynowego i analizy danych.

Dzięki AWS Lex programiści mogą tworzyć dowolne oparte na dialogu rozszerzenia obecnego systemu nauczania, od chatbotów po obsługiwanych głosowo wirtualnych asystentów. Jest to potężne narzędzie do tworzenia bardziej wciągających i skutecznych narzędzi do samokształcenia.

Uczenie maszynowe w edukacji: historie sukcesu

Jak wspomniano powyżej, rozwiązania oparte na ML i AI już wtargnęły w nasze życie i to się nie zmieni. System rekomendacji Netflixa nie jest jedyną rzeczą, która się dzieje, podobnie jak napisy na żywo Google. Takie rozwiązania już teraz pomagają ludziom się uczyć.

Grammarly

Grammarly to internetowy asystent pisania, który może pomóc w pisaniu jaśniejszych, dokładniejszych i bardziej angażujących tekstów.

Są one obecnie uważane za najlepszą aplikację do sprawdzania gramatyki i mają miliony użytkowników na całym świecie.

SchooLinks

SchooLinks to platforma gotowości do nauki i kariery, która pomaga nauczycielom w przygotowaniu uczniów do prawdziwego przyszłego życia. Łączy tradycyjne narzędzia metodologiczne z zupełnie nowymi doświadczeniami dla uczniów oraz łatwiejszą organizacją i utrzymaniem dla korepetytorów.

Quizlet

Quizlet to amerykańska firma, która umożliwia naukę za pomocą fiszek. Uczniowie mogą uczyć się zagadnień z dowolnego przedmiotu w spersonalizowanej formie gry, która zwiększa efektywność zdobywania wiedzy.

Internetowa platforma coachingowa Innowise

Nasi inżynierowie oprogramowania przebudowali od podstaw platformę e-learningową, która pozwala uczniom angażować się w kursy online, a mentorom szerzyć swoją wiedzę.

The solution presents web and desktop applications that allow tutors to share their courses with students across the globe. To make the courses more suitable for each particular student, Innowise has implemented an ML-based recommender system as well as several data analytics tools that allow adjusting the content according to the users’ needs. As a result, the platform provides users with more personalized course recommendations and has shown an increase of 2700% in data analysis processes. You can learn more about the project at the link.

Uczenie maszynowe jest częścią Edukacji 4.0

Postęp technologiczny pojawia się codziennie i trudno jest przewidzieć, czy nowe narzędzie lub struktura idealnie wpasuje się w nasze życie, czy też zniknie w mgnieniu oka. Jednak kilka rzeczy udało się i nie zamierza odejść.

Uczenie maszynowe jest jednym z nich. Przy tak dużej ilości informacji w sieci i tak wielu działaniach w sferze edukacji, wszyscy potrzebujemy pomocy w zupełnie nowym świecie Edukacji 4.0.

Chodzi o to, że mamy już narzędzia do uzyskania takiej pomocy, musimy je tylko zaakceptować i wprowadzić do naszego codziennego stylu życia.

FAQ

W jaki sposób uczenie maszynowe jest wykorzystywane w sektorze edukacji?

Uczenie maszynowe rewolucjonizuje sektor edukacji, personalizując doświadczenia edukacyjne, automatyzując zadania administracyjne i zapewniając wgląd w dane. Adaptacyjne platformy edukacyjne wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do dostosowywania treści edukacyjnych w oparciu o indywidualne postępy uczniów, optymalizując zrozumienie i zaangażowanie.

Jakie są korzyści z integracji uczenia maszynowego z narzędziami i systemami edukacyjnymi?

Po pierwsze, integracja uczenia maszynowego w edukacji skutkuje bardziej wydajnym, adaptacyjnym i opartym na danych środowiskiem uczenia się. Technologia ML umożliwia spersonalizowane doświadczenia edukacyjne poprzez dostosowanie treści do indywidualnych potrzeb uczniów, zwiększa ich zaangażowanie i zapewnia informacje zwrotne w czasie rzeczywistym. Uczenie maszynowe automatyzuje zadania administracyjne, takie jak ocenianie i ocenianie, uwalniając czas nauczycieli.

Czy istnieją jakieś wyzwania lub ograniczenia w stosowaniu uczenia maszynowego w edukacji?

Tak, zastosowanie uczenia maszynowego w edukacji wiąże się z wyzwaniami. Zapewnienie prywatności i bezpieczeństwa danych, zajęcie się stronniczością algorytmów i zachowanie względów etycznych to główne obawy. Ponadto integracja uczenia maszynowego wymaga znacznych inwestycji w infrastrukturę i zasoby.

Dziękujemy za ocenę!

Dziękuję za komentarz!

Dmitry Nazarevich CTO

Data: 08 grudnia 2022 r.

Spis treści

Oceń ten artykuł:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 opinii)

Wyzwanie dla nas?

Nazwa

Firma

E-mail

Telefon

Wiadomość Prosimy o podanie szczegółów projektu, czasu trwania, stosu technologicznego, potrzebnych specjalistów IT i innych istotnych informacji.

Nagraj wiadomość głosową na temat
projekt, który pomoże nam lepiej go zrozumieć

W razie potrzeby dołącz dodatkowe dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Ważne pliki: pdf, jpg, jpeg, png

Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać dane osobowe użytkownika zgodnie z naszą polityką prywatności. Politykę Prywatności w celu dostarczenia użytkownikowi odpowiednich informacji. Podanie numeru telefonu i przesłanie niniejszego formularza jest równoznaczne z wyrażeniem zgody na kontakt za pośrednictwem wiadomości tekstowej SMS. Mogą obowiązywać opłaty za wiadomości i transmisję danych. Możesz odpowiedzieć STOP, aby zrezygnować z dalszych wiadomości. Aby uzyskać więcej informacji, odpowiedz POMOC.

Co dalej?

Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.

Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.

Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.

Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe.