5 min att läsa

Maskininlärning för utbildningsindustrin: algoritmer, fördelar, förutsägelser

Utbildning

Maskininlärning

Maskininlärning verkar vara ett annat buzzword i mjukvaruutveckling från första anblicken.Men om vi tittar på statistiken och förutsägelserna ser det ut som att använda ML och AI i vårt dagliga liv kommer att vara den enda framtiden vi kan ha. Enligt Grand View Research värderades marknadsstorleken för artificiell intelligens inom utbildning till cirka 1,8 miljarder dollar 2021 och förväntas öka med en sammansatt årlig tillväxttakt på 36% Från 2022 till 2030.Även om det verkar lite för ambitiöst är siffrorna ganska sannolikt verkliga eftersom spridningen av ML- och AI-baserade produkter och deras effektivitet redan har visat en viss inverkan på marknaden och befintliga företag. De flesta moderna utbildningsplattformar implementerar maskininlärningslösningar på ett eller annat sätt för att förbättra kundupplevelsen och öka intäkterna samtidigt, än mindre för edutainment eller ren underhållning.

Det är för kostsamt att ignorera ML för din EdTech-app.

Vi har gedigen expertis inom maskininlärning för att ge din app den konkurrensfördel den behöver för att lyckas.

Fördelar med maskininlärning för EdTech

EdTech avser onlineutbildning, som blomstrade 2019 som ett resultat av COVID-19-pandemin. Det är i allmänhet sant eftersom EdTech använder datorprogramvara och hårdvara för att förstärka traditionell pedagogisk teori och praktik i inlärningsprocessen.

Att implementera maskininlärning och artificiell intelligens var bara en tidsfråga. Men hur hjälper det studenter och handledare?

Automatiserad textanalys

Automatiserad textanalys gör det möjligt för handledare att ge sina elever feedback i en snabb och mer exakt form. Som studerats av flera forskare, kan utbildningsorganisationer genom att använda övervakade maskininlärningsalgoritmer bygga system som skulle kunna extrahera den informativa delen från elevernas texter , analysera dem och ge viss feedback om deras kunskaper.Sådana lösningar kan inte bara öka effektiviteten i inlärningen genom att ge mer exakta svar i rätt tid, utan också undanröja missförstånd och konflikter mellan lärare och studenter genom att utesluta alla möjligheter till fördomsfulla attityder.

Personligt och adaptivt lärande

Sådana lösningar ger mer mångsidighet i inlärningsprocessen som kan påverka den totala effektiviteten i utbildningsprocessen.

Genom att använda personliga och adaptiva inlärningsverktyg kan handledare och elever anpassa sig till varandras behov genom att justera läromedel, schema och tempo. Eleverna kan välja de ämnen de verkligen är intresserade av medan handledare har befogenhet att skapa mer personliga inlärningsupplevelser med ökad effektivitet.

Ökad effektivitet

Automatisering av administrativa processer med ML-verktyg kan också dramatiskt öka utbildningens effektivitet. Algoritmer kan göra nästan allt från manuellt rutinarbete till att spåra närvaro till att automatiskt skicka läxor och föreläsningar till elevernas enheter. Med alla sparade resurser kan lärare ägna mer tid åt personliga konsultationer eller skapa mer komplexa och praktikfokuserade uppgifter för studenter.

Learning analytics

Learning analytics är också ett utmärkt verktyg för att ge mer informativ feedback till både studenter och handledare. Genom att undersöka en individs miljö och framsteg kan en analytiker se starka och svaga punkter i en och ta upp dem som bör resultera i att anpassa utbildningsprocessen till nuvarande förhållanden och öka effektiviteten i studierna.

Prediktiv analys

Med detta verktyg kan handledare hjälpa sina elever att påpeka styrkor och svagheter. Sådana ramar kan till exempel förutsäga viss framgång i att lära sig ett ämne och brister i ett annat. Som ett resultat kommer eleverna att kunna fördela sina ansträngningar mycket mer effektivt under inlärningsprocessen och totalt sett kommer utbildningen att vara av högre kvalitet.

Utvärdera bedömningar

Genom att använda de tekniker som nämns ovan kan maskininlärning och verktyg för artificiell intelligens också förbättra bedömningsprocessen. Till exempel kan flera typer av tester automatiseras och randomiseras utan förlust av utvärderingsprecision. En kombination av textanalysverktyg och inlärningsanalys kan också användas för att visa elevernas prestationer under skriftliga tentor och hur deras miljö påverkade deras resultat.

Nyckelteknologier som används i EdTech-utveckling

Python

Python är ett av de mest populära programmeringsspråken för att skapa och konfigurera ML-och AI-applikationer. Det gör det möjligt för utvecklare att bygga och distribuera sådana lösningar på ett snabbt och kostnadseffektivt sätt.

Java

Java är ett plattformsoberoende språk, vilket gör det utmärkt för webbservrar för utbildningsplattformar. Med tanke på det stora antalet bibliotek för maskininlärning kan Java användas inte bara för webbservern för utbildningsplattformar utan också för att bygga ett system som hjälper till att välja rätt utbildningskurs (som ett exempel). Javaservrar håller belastningen väl, så de är ett bra verktyg för att skapa strömmande föreläsningar, kurser och nätbaserat lärande.

Node.js

Om man jämför med Python kan Node.js vinna om en produkt behöver en snabbare backend. Dessutom har detta programmeringsspråk ett stort antal bibliotek som gör det möjligt att distribuera komplexa lösningar med integrerade algoritmer för maskininlärning.

Google Cloud ML

Google Cloud är ett utmärkt val för en kostnadseffektiv lösning som ska vara snabb och enkel att skala om. Det tar inga hårdvarufunktioner medan de förblir fullt funktionella. Deras Vertex AI har inbyggda funktioner för att snabbt distribuera och enkelt underhålla bokstavligen vad som helst när det gäller ML i cloud.

Datorseende API

Microsoft Azures datorseende API kan förbättra inlärningen genom att ge verktyg för att analysera visuella data som bilder och videor. ML-modeller som är utbildade med datorsyn kan utföra ett bredare spektrum av uppgifter inom en rad områden.

AWS

Amazon förser mjukvaruutvecklare med en rad verktyg för maskininlärning och dataanalys. De mest kända är AWS Sagemaker och AWS Lex.

AWS Sagemaker är ett bekvämt verktyg för att utveckla, distribuera och hantera maskininlärning och dataanalysapplikationer.

Med AWS Lex kan utvecklare skapa alla dialogbaserade tillägg till det nuvarande inlärningssystemet från chatbots till röststyrda virtuella assistenter. Detta är ett kraftfullt verktyg för att skapa mer uppslukande och effektiva självpedagogiska verktyg.

Maskininlärning i utbildningen: framgångsrika berättelser

Som nämnts ovan har ML- och AI-baserade lösningar redan invaderat våra liv och de kommer inte att förändras. Netflix rekommendationssystem är inte det enda som händer, inte heller är Googles live-textning. Sådana lösningar hjälper redan människor att lära sig.

Grammarly

Grammarly är en online-skrivassistent som kan hjälpa dig att skriva tydligare, mer exakta och mer engagerande texter.

De anses vara den bästa grammatikkontrollapplikationen för nu och har miljontals användare över hela världen.

SchooLinks

SchooLinks är en college- och karriärberedskapsplattform som hjälper skolhandledare att förbereda eleverna för ett verkligt framtida liv. Den blandar traditionella metodologiska verktyg med helt nya upplevelser för studenter och enklare organisation och underhåll för handledare.

Quizlet

Quizlet är ett amerikanskt företag som ger lärande genom flashcards. Eleverna kan lära sig ämnen om något ämne i en personlig gamified form som ökar effektiviteten i att få kunskap.

Innowises online coaching-plattform

Våra mjukvaruingenjörer har byggt om från grunden en eLearning-plattform som gör det möjligt för studenter att delta i onlinekurser och mentorer för att sprida sin kunskap.

Lösningen presenterar webb-och skrivbordsprogram som gör det möjligt för handledare att dela sina kurser med studenter över hela världen. För att göra kurserna mer lämpliga för varje enskild student har Innowise implementerat ett ML-baserat rekommendationssystem samt flera dataanalysverktyg som gör det möjligt att anpassa innehållet efter användarnas behov. Som ett resultat ger plattformen användarna mer personliga kursrekommendationer och har visat en ökning med 2700% i dataanalysprocesser. Du kan läsa mer om projektet på länken.

Maskininlärning är en del av Education 4.0

Tekniska framsteg dyker upp dagligen och det är ganska svårt att förutsäga om ett nytt verktyg eller ramverk kommer att passa in i våra liv perfekt eller försvinna i ett ögonblick. Men flera saker har gjort det och kommer inte att lämna.

Maskininlärning är en av dem. Med så mycket information på webben och så många aktiviteter som pågår inom utbildningsområdet behöver vi alla hjälp i en helt ny värld av Education 4.0.

Saken är att vi redan har verktyg för att skaffa sådan hjälp, vi behöver bara acceptera dem och introducera dem till vår dagliga livsstil

FAQ

Hur används maskininlärning inom utbildningssektorn?

Maskininlärning revolutionerar utbildningssektorn genom att personifiera inlärningsupplevelser, automatisera administrativa uppgifter och ge datadrivna insikter. Plattformar för adaptivt lärande använder algoritmer för maskininlärning för att skräddarsy utbildningsinnehåll baserat på enskilda elevers framsteg, vilket optimerar förståelse och engagemang.

Vilka är fördelarna med att integrera maskininlärning i utbildningsverktyg och utbildningssystem?

Först och främst leder integrationen av maskininlärning i utbildningen till en mer effektiv, anpassningsbar och datadriven inlärningsmiljö. ML-tekniken möjliggör personliga inlärningsupplevelser genom att anpassa innehållet till enskilda elevers behov, öka elevernas engagemang och ge feedback i realtid. Maskininlärning automatiserar administrativa uppgifter som betygsättning och bedömning, vilket frigör tid för lärarna.

Finns det några utmaningar eller begränsningar när det gäller att tillämpa maskininlärning inom utbildning?

Ja, att tillämpa maskininlärning inom utbildning medför utmaningar. Att säkerställa dataintegritet och datasäkerhet, hantera fördomar i algoritmer och upprätthålla etiska överväganden är primära problem. Att integrera maskininlärning kräver dessutom betydande investeringar i infrastruktur och resurser.

Tack för ditt betyg!

Tack för din kommentar!

Dmitry Nazarevich CTO

Datum: 08 december 2022

Innehållsförteckning

Betygsätt den här artikeln:

★★★★★ 4/5

4,8/5 (45 recensioner)

Relaterat innehåll

Blogg

Liten täckning Utvecklingstrender för programvara 2024

Kodning av framtiden: 14 trender inom mjukvaruutveckling som du inte kan ignorera 2024

Blogg

Utnyttja kraften i AR och VR i moderna träningsprogram

Blogg

Hur vi förvandlar medicin med VOKA

Har du en utmaning för oss?

Namn

Företag

E-post

Telefon

Meddelande Vänligen inkludera projektinformation, varaktighet, teknologistack, IT-proffs som behövs och annan relevant information

Spela in ett röstmeddelande om ditt projekt för att hjälpa oss att förstå det bättre

Bifoga ytterligare dokument vid behov

Ladda upp filen

Du kan bifoga upp till 1 fil på totalt 2 MB. Giltiga filer: pdf, jpg, jpeg, png

Observera att när du klickar på knappen Skicka kommer Innowise att behandla dina personuppgifter i enlighet med vår Integritetspolicy för att ge dig lämplig information.

Vad händer härnäst?

Efter att ha mottagit och behandlat din begäran kommer vi att återkomma till dig inom kort för att specificera dina projektbehov och underteckna en NDA för att säkerställa konfidentialitet av information.

Efter att ha undersökt kraven utarbetar våra analytiker och utvecklare en projektförslag med arbetets omfattning, lagets storlek, tid och kostnad uppskattningar.

Vi ordnar ett möte med dig för att diskutera erbjudandet och komma överens.

Vi skriver på ett kontrakt och börjar arbeta med ditt projekt så snabbt som möjligt.

Maskininlärning för utbildningsindustrin: algoritmer, fördelar, förutsägelser