Spisu treści:
Uczenie maszynowe może potencjalnie na nowo zdefiniować nie tylko sposób, w jaki kształcenie jest prowadzone, ale także sprzyjać wysokiej jakości uczeniu się ze strony uczniów. Prawdopodobnie najważniejszą częścią roli uczenia maszynowego w nauczaniu jest nauczanie zindywidualizowane. Dzięki uczeniu maszynowemu odchodzimy od uniwersalnej metodologii. Uczenie maszynowe może zapewnić niestandardowe nauczanie w klasie, dostarczając informacje zwrotne w czasie rzeczywistym na podstawie indywidualnych zachowań uczniów i innych czynników. Zwiększa to szanse na lepszą naukę. Uczenie maszynowe odgrywa również ważną rolę w ocenach lub ocenach poprzez usuwanie tendencyjności. (Big data odgrywa również dużą rolę w trendach edukacyjnych. W jaki sposób Big Data może zrewolucjonizować edukację.)
Przeanalizujmy wpływ uczenia maszynowego w dziedzinie doskonałości nauczania.
Dostosowane nauczanie
Zindywidualizowane nauczanie jest bezpośrednim przeciwieństwem uniwersalnej metodologii lub filozofii. Bierze pod uwagę predyspozycje poszczególnych uczniów, szybkość uczenia się, tło, reakcję i inne zmienne. Przetwarza dane w czasie rzeczywistym i przekazuje nauczycielowi informacje zwrotne, dzięki czemu nauczyciel może natychmiast rozpoznać oznaczenie uwagi ucznia lub słabą reakcję i podjąć działania naprawcze. Może to potencjalnie poprawić udział studentów, a tym samym ogólne wyniki. Uczenie maszynowe będzie w stanie wyjaśnić pojęcia, a także wyznaczyć cele dla poszczególnych uczniów. Z drugiej strony nauczyciele będą mogli sprawdzić, czy uczniowie są w stanie przyswoić sobie pojęcia. Na podstawie tych opinii nauczyciele mogą odpowiednio zmienić lub zmodyfikować metodologię, program nauczania lub tematy. Rezultat jest bardziej dokładny i ukierunkowany na osoby. Mówiąc najprościej, uczenie maszynowe dokonuje analizy w oparciu o dane poszczególnych uczniów i sprawia, że proces decyzyjny jest automatyczny i jednolity.
