5 minut czytania

Uczenie maszynowe dla branży edukacyjnej: algorytmy, zalety, prognozy

Edukacja

Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe na pierwszy rzut oka wydaje się kolejnym modnym hasłem 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,wartość rynku sztucznej inteligencji w edukacji wynosiła około 1,8 miliarda dolarów amerykańskich w 2021 roku i oczekuje się, że wzrośnie w średniorocznym tempie wzrostu wynoszącym 36% od 2022 do 2030 roku.Choć może to wydawać się nieco zbyt ambitne, liczby te mogą być całkiem realne, ponieważ rozpowszechnienie produktów opartych na ML i AI oraz ich efektywność już miały wpływ na rynek i istniejące biznesy. Większość nowoczesnych platform edukacyjnych w taki czy inny sposób wdraża rozwiązania oparte na uczeniu maszynowym, aby poprawić doświadczenia klientów i jednocześnie zwiększyć przychody, nie wspominając 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. Jak wykazali niektórzy badacze, wykorzystując algorytmy nadzorowanego uczenia maszynowego, instytucje edukacyjne mogą budować systemy, które potrafią wyodrębnić informacyjną część z tekstów uczniów, analizować je i udzielać pewnych informacji zwrotnych na temat ich wiedzy.Takie rozwiązania mogą nie tylko zwiększyć efektywność nauki poprzez bardziej precyzyjne i terminowe odpowiedzi, ale także wyeliminować wszelkie nieporozumienia lub konflikty między nauczycielami a uczniami, wykluczając możliwość stronniczych postaw.

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.

Zwiększenie efektywności

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

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

Ved å bruke teknologiene nevnt ovenfor kan maskinlæring og verktøy for kunstig intelligens også forbedre vurderingsprosessen. For eksempel kan flere typer tester automatiseres og randomiseres uten tap av evalueringspresisjon. En kombinasjon av tekstanalyseverktøy og læringsanalyse kan også brukes til å vise studentenes prestasjoner under skriftlige eksamener og hvordan omgivelsene påvirket resultatene deres.

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

Amazonas 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

Som nevnt ovenfor har ML- og AI-baserte løsninger allerede invadert livene våre, og de vil ikke endre seg. Netflix' anbefalingssystem er ikke det eneste som skjer, heller ikke Googles live teksting. Slike løsninger hjelper allerede folk med å lære.

Grammatisk

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.

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)

Hvordan brukes maskinlæring i utdanningssektoren?

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.

Hva er fordelene med å integrere maskinlæring i pedagogiske verktøy og systemer?

Først og fremst fører integrering av maskinlæring i utdanningen til et mer effektivt, adaptivt og datadrevet læringsmiljø. ML-teknologien muliggjør personlige læringsopplevelser ved å tilpasse innholdet til den enkelte elevs behov, øker elevenes engasjement og gir tilbakemeldinger i sanntid. Maskinlæring automatiserer administrative oppgaver, som sensur og vurdering, og frigjør tid for lærerne.

Finnes det noen utfordringer eller begrensninger ved bruk av maskinlæring i utdanningen?

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 meninger)

Wyzwanie dla nas?

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.