5 min read

Uczenie maszynowe dla branży edukacyjnej: algorytmy, zalety, prognozy

Edukacja

Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe na pierwszy rzut oka wydaje się być kolejnym modnym słowem 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 Wielkość rynku sztucznej inteligencji w edukacji została wyceniona na około 1,8 miliarda dolarów amerykańskich w 2021 roku i oczekuje się, że wzrośnie w złożonym rocznym tempie wzrostu wynoszącym 36% od 2022 do 2030 roku.Chociaż wydaje się to nieco zbyt ambitne, liczby te są całkiem prawdopodobne, ponieważ rozprzestrzenianie się produktów opartych na ML i AI oraz ich wydajność już wykazały pewien wpływ na rynek i istniejące firmy. Większość nowoczesne platformy edukacyjne wdraża rozwiązania uczenia maszynowego w taki czy inny sposób, aby poprawić doświadczenia klientów i jednocześnie zwiększyć przychody, nie mówiąc już 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. Zgodnie z badaniami przeprowadzonymi przez kilku badaczy, Wykorzystując nadzorowane algorytmy uczenia maszynowego, organizacje edukacyjne mogą budować systemy, które będą w stanie wyodrębnić część informacyjną z tekstów uczniów, analizować je i przekazywać określone informacje zwrotne na temat ich wiedzy.Takie rozwiązania mogą nie tylko zwiększyć efektywność uczenia się poprzez udzielanie bardziej precyzyjnych i terminowych odpowiedzi, ale także wyeliminować wszelkie nieporozumienia lub konflikty między nauczycielami a uczniami, wykluczając jakąkolwiek możliwość stronniczego nastawienia.

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.

Zwiększanie wydajności

Ponadto automatyzacja procesów administracyjnych za pomocą narzędzi ML może znacznie zwiększyć efektywność edukacji. Algorytmy mogą wykonywać prawie wszystko, od ręcznej rutynowej pracy, przez śledzenie obecności, po automatyczne wysyłanie prac domowych i wykładów na urządzenia uczniów. Dzięki zaoszczędzonym zasobom nauczyciele mogą poświęcić więcej czasu na osobiste konsultacje lub tworzyć bardziej złożone i praktyczne zadania dla uczniów.

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.

Analityka 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 to jeden z najpopularniejszych języków programowania do tworzenia i konfigurowania aplikacji ML i AI. Pozwala on programistom budować i wdrażać takie rozwiązania w szybki i opłacalny sposób.

Java

Java jest językiem wieloplatformowym, co czyni go doskonałym dla serwerów internetowych dla platform edukacyjnych. Biorąc pod uwagę dużą liczbę bibliotek do uczenia maszynowego, Java może być używana nie tylko do serwera WWW platform edukacyjnych, ale także do budowy systemu, który pomaga wybrać odpowiedni kurs szkoleniowy (jako przykład). Serwery Java dobrze utrzymują obciążenie, więc są dobrym narzędziem do tworzenia wykładów strumieniowych, kursów i nauki online.

Node.js

W porównaniu do Python, Node.js może wygrać, jeśli produkt wymaga szybszego back-endu. Ponadto ten język programowania ma dużą liczbę bibliotek, które umożliwiają wdrażanie złożonych rozwiązań ze zintegrowanymi algorytmami uczenia maszynowego.

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.

Rozwiązanie prezentuje aplikacje webowe i desktopowe, które pozwalają korepetytorom udostępniać swoje kursy studentom na całym świecie. Aby kursy były bardziej odpowiednie dla każdego konkretnego studenta, Innowise wdrożyło system rekomendacji oparty na ML, a także kilka narzędzi do analizy danych, które umożliwiają dostosowanie treści do potrzeb użytkowników. W rezultacie platforma zapewnia użytkownikom bardziej spersonalizowane rekomendacje kursów i wykazała wzrost o 2700% w procesach analizy danych. Możesz dowiedzieć się więcej o projekcie pod linkiem.
.

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)

Powiązane treści

Blog

Wykorzystanie mocy AR i VR w nowoczesnych programach szkoleniowych

Blog

Jak zmieniamy medycynę dzięki VOKA

Przyniósł nam wyzwanie?

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 Twoje dane osobowe zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu dostarczenia Ci odpowiednich informacji.

Co będzie 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 możliwe.

Uczenie maszynowe dla branży edukacyjnej: algorytmy, zalety, prognozy