Formularz został pomyślnie przesłany.
Więcej informacji można znaleźć w skrzynce pocztowej.
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.
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?
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.
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 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.
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.
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.
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 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.
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 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 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.
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.
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 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 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 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.
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.
.
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.
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.
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.
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.
Oceń ten artykuł:
4.8/5 (45 opinii)
Powiązane treści
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.
© 2007-2024 Innowise. Wszelkie prawa zastrzeżone.
Polityka prywatności. Polityka dotycząca plików cookie.
Innowise Sp. z o.o Ul. Rondo Ignacego Daszyńskiego, 2B-22P, 00-843 Warszawa, Polska
Dziękuję!
Wiadomość została wysłana.
Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.
Dziękuję!
Wiadomość została wysłana.
Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.