На фоне всех технологических достижений в эпоху цифровых технологий меняется то, как люди взаимодействуют профессионально и лично, и сфера образования не является исключением. Среди этих изменений в индустрии EdTech происходят значительные преобразования с появлением приложений искусственного интеллекта и машинного обучения, но что же такое машинное обучение?

Что такое машинное обучение

Термины «искусственный интеллект» (ИИ) и «машинное обучение» (МО) часто используются как взаимозаменяемые, но между ними есть разница. ИИ относится к компьютерам, которые делают то, что, как мы обычно ожидаем, могут делать только люди, например, Siri от Apple Inc. поддерживает разговор или Google создает автомобили, которые управляют сами собой. С другой стороны, машинное обучение — это расширенное применение искусственного интеллекта, в котором компьютеры учатся на данных и опыте, а не запрограммированы на выполнение явного набора инструкций. Короче говоря, это система обучения, которая развивается на основе опыта.

В сфере образования появились различные платформы SaaS (программное обеспечение как услуга), использующие алгоритмы машинного обучения, такие как TurnItIn или Grammarly. Машинное обучение также начинает становиться все более популярным с использованием современных инструментов EdTech, упомянутых в предыдущей статье, таких как программное обеспечение для преобразования текста в речь и транскрибирование аудио.

В этой статье мы обсудим четыре способа, которыми машинное обучение улучшает EdTech.

1. Предиктивный анализ

Одним из наиболее подходящих инструментов машинного обучения EdTech является его способность делать более точные прогнозы успеваемости учащихся. Раньше учителя могли основывать прогнозы результатов учащихся только на своем ограниченном опыте успеваемости учащихся в классе, что часто можно было обнаружить на фаворитизме.

С помощью машинного обучения можно анализировать наборы данных совокупных записей учащихся. Они предсказывают, какие учащиеся с большей вероятностью добьются успехов в учебе, какие учащиеся, скорее всего, бросят учебу, и даже предскажут результаты учащихся на стандартных экзаменах, таких как ACT или SAT.

С помощью прогнозной аналитики преподаватели получат более точную информацию о том, какие учащиеся требуют большего академического внимания, и смогут предоставить более точные ресурсы для каждого учащегося, чтобы помочь им преуспеть в классе.

2. Повышение эффективности

В гораздо более широком масштабе машинное обучение в форме искусственного интеллекта может облегчить многие ненужные обязанности, возложенные на учителей и администраторов.

Машинное обучение может повысить эффективность работы в классе, выполняя задачи для преподавателей, такие как управление классом, планирование встреч и даже помощь учителям в разработке учебных программ. Благодаря новым достижениям в EdTech ML учителя представят новые интерактивные и захватывающие методы обучения.

В свою очередь, преподаватели могут сосредоточиться на фактическом обучении своих учеников, а также на других задачах, которые не могут быть решены с помощью ИИ и требуют взаимодействия с человеком.

3. Персонализированное обучение

Способность ML не только разрабатывать учебный план помогает повысить эффективность работы в классе, но также позволяет создавать индивидуальные планы уроков, отвечающие потребностям каждого учащегося.

Персонализированное обучение — это образовательная модель, в которой учащиеся учатся в своем собственном темпе. Это может даже включать в себя принятие учащимися собственных решений о том, что изучать в некоторых случаях. Эта модель позволяет учащимся быть более творческими, не беспокоясь о стандартных оценках, поскольку машинное обучение может различать сверстников на основе индивидуальных потребностей. Такие компании, как Content Technologies Inc. используйте ИИ для создания настраиваемых учебников, которые соответствуют потребностям конкретных курсов и студентов.

Персонализированные модели обучения предоставляют учащимся академическую свободу, необходимую для достижения успеха. Этого не может произойти, если всем учащимся предоставляется фиксированный контент и задания, которые не учитывают их конкретные потребности в обучении.

4. Учителя-роботы

Хотя это можно считать расширением индивидуального обучения, появление машинного обучения в форме настоящих учителей заслуживает отдельной категории. Развитие учителей-роботов, или «умных репетиторов», постепенно оставляет заметный след в образовании.

Это, вероятно, самая амбициозная и противоречивая технология машинного обучения, и она включена в эту статью, потому что это одна из самых радикальных идей в области ИИ.

Были предприняты усилия, чтобы воплотить эту несбыточную мечту в реальность, в том числе в 2016 году, когда был представлен ассистент учебного класса K-5 ABii от Van Robotics. Этот интеллектуальный робот-репетитор персонализирует уроки математики и чтения, одновременно весело проводя время с учащимися. Сегодня ABii используется более чем в 30 штатах США, Англии, Германии, Катаре и Объединенных Арабских Эмиратах.

Заключение

Это только 4 из многих амбициозных потенциальных преимуществ машинного обучения. Алгоритмы машинного обучения меньшего масштаба, такие как функции преобразования текста в речь и аудиотранскрипции, — это только начало для EdTech. С влиянием пандемии COVID-19 на образование в сочетании с стремлением повысить доступность аппаратных технологий спрос на решения EdTech выше, чем когда-либо, и машинное обучение будет продолжать играть важную роль в его росте. .