Makine öğrenimi, sadece eğitimin nasıl sunulduğunu değil, aynı zamanda öğrencilerin parçası üzerinde kaliteyi arttırmayı da teşvik edebilir. Muhtemelen öğretimde makine öğreniminin rolünün en önemli parçası, özelleştirilmiş öğretimdir. Makine öğrenimi ile, tek bedene uygun tüm metodolojiden uzaklaşıyoruz. Makine öğrenimi, bireysel öğrenci davranışlarına ve diğer faktörlere dayalı olarak gerçek zamanlı geri bildirim sağlayarak sınıf içi öğretimi sunmayı vaat ediyor. Bu daha iyi öğrenme şansını artırır. Makine öğrenimi, önyargıları kaldırarak değerlendirmelerde veya değerlendirmelerde de önemli bir rol oynar. (Büyük veriler eğitim trendlerinde de büyük bir rol oynamaktadır. Büyük Veri Nasıl Eğitime Devrim Edebilir?)
Makine öğreniminin mükemmelliği öğretme alanındaki etkisini araştırmamıza izin verin.
Özel Öğretim
Özelleştirilmiş öğretim, tek-boyutta-tüm metodoloji ya da felsefenin doğrudan karşıtıdır. Bireysel öğrenci yeteneğini, öğrenme hızını, arka planını, yanıtını ve diğer değişkenleri dikkate alır. Verileri gerçek zamanlı olarak işler ve öğretmene geri bildirim sağlar, böylece öğretmen hemen öğrencinin dikkatini çekmeyi veya yetersiz yanıtı görmeyi ve düzeltici önlemler almayı tanıyabilir. Bu, potansiyel olarak öğrenci katılımını ve süreç içinde genel sonuçları iyileştirebilir. Makine öğrenimi, kavramları açıklayabilecek ve bireysel öğrencilerin hedeflerini belirleyecektir. Öte yandan, öğretmenler, öğrencilerin kavramları sindirip semeyebileceğini izleyebileceklerdir. Bu geribildirime dayanarak, eğitimciler metodoloji, müfredat veya konuları uygun şekilde değiştirebilir veya değiştirebilir. Ve sonuç, bireyler için daha doğru ve hedeflenmiş. Basit anlamda, makine öğrenimi, bireysel öğrenci verilerine dayanan analizleri yapar ve karar verme sürecini otomatik ve tekdüze hale getirir.
Daha İyi Değerlendirmeler
Değerlendirme, öğretim endüstrisinin önemli bir parçasıdır. Makine öğrenimi teknolojisi, öğretmenlerin testleri objektif olarak değerlendirmesine veya değerlendirmesine ve geri bildirim sağlamasına yardımcı olabilir. Makine öğrenimi uygulamaları değerlendirme yapabilir ve puan verebilir. Süreç, makineler tarafından ele alınmakta, insan müdahalesini ortadan kaldırmakta ve insan önyargılarını ya da sürecin önyargısını ortadan kaldırmaya yardımcı olmaktadır.
Bununla birlikte, aynı zamanda, değerlendirmenin veri beslemesine dayalı olarak makine öğrenimi algoritmaları tarafından yapıldığını da hatırlamamız gerekir. Bu nedenle, vaka bazında bazı insan müdahalesi gerekebilir. Örneğin, araştırma ödevi değerlendirmesi, etkileşimli çalışma, sözlü sınav, vb. Gibi durumlar, bazı insan müdahaleleri hala gereklidir. Genel olarak, değerlendirme süreci, makine öğreniminin yardımıyla daha akıcı, doğru ve tarafsız hale getirilmiştir.
Özel Ders Planları
Bugüne kadar, ders planları genel bir şekilde yapılmıştır, bu yüzden tüm öğrenciler için aynı planlardır. Ancak, öğrenciler farklı öğrenme yeteneklerine sahiptir, bu nedenle aynı ders planı tüm öğrenciler için ideal olmayabilir. Bir öğrencinin görsel temsiller / şekiller / diyagramlar aracılığıyla hızlı bir şekilde öğrenebileceği bir senaryo düşünün, ancak metin tabanlı bir çalışma materyali verilir – öğrenci materyali öğrenme ile mücadele edebilir.
Yapay zeka ve makine öğrenmeden önce bunu tespit etmenin ve olası bir çözümü bulmanın pratik bir yolu yoktu. Sonuç olarak, öğrenci üzerinde çok büyük bir baskı yaratır ve öğrenci iyi bir potansiyele sahip olmasına rağmen bazen başarısızlığa yol açar. Eğer materyal sadece farklı bir şekilde sunulmuşsa, öğrenci bunu kolayca anlayabilmiş ve öğrenmiş olabilir.
AI uygulamaları bu duruma mükemmel bir çözümdür. Özel ders planları potansiyel olarak daha iyi bir öğrenme ile sonuçlanabilir çünkü teknoloji, öğrenci verilerini değerlendirebilir ve öğrencilerin öğrenebileceği en iyi yöntemleri belirleyebilir. Ayrıca, öğrencilerin ilgisine dayalı olarak konuların daha iyi bir şekilde belirlenmesini belirleyecektir.
Özel geribildirim
Geri bildirim, herhangi bir öğrenme sisteminin önemli bir parçasıdır. Öğretimde de, geribildirim en önemli bileşenlerden biridir. Geri bildirim hakkında konuştuğumuzda, 360 derecelik geri bildirim demektir. Burada hem öğrenci hem de öğretmene uygulanır. Makine öğrenimi, öğrenci verilerini (derecelendirme, ilgi, puan, davranış vb.) Analiz eder ve geri bildirim sağlar. Makine öğrenimi ayrıca öğretmenlerin verilerini (konu öğretimi, öğretim yöntemi, kabul, vb.) Analiz eder ve geri bildirim hazırlar. Bu geri bildirim her iki tarafa da yardımcı oluyor. Öğrenciler daha iyi sonuçlar elde etmek için yapıcı geribildirim alabilir ve buna göre hareket edebilirler. Öte yandan, öğretmenler daha iyi bir öğretim deneyimi sağlamak için kendilerini ayarlayabilir. Öğretmen zaten öğrenci geribildirimini sağlarken, makine öğrenimi daha da ilerler. Öğrenci davranışlarını, tepkilerini ve geçmiş verilerini değerlendirecek ve veriye dayalı sonuçlara ulaşacak ve nesnel geri bildirimde bulunacaktır. Değerlendirmelere gelince, geri bildirim sağlayarak insan önyargılarını ortadan kaldıracaktır.
Kariyer Yolu Tahmini
Bu, öğrencilerin kafasını karıştırabilecekleri ve en iyisi olmayacak bir karar verebilecekleri bir alandır. Bir öğrencinin kariyer yolu geleceği için çok önemlidir. Yol özenle seçilmezse, hayal kırıklığı ve hayal kırıklığı sonuç olabilir. Genel olarak, bir öğrencinin kariyer yoluna ilişkin karar, aile mesleği, ebeveynler ve komşuları – ve tabii ki en kârlı kariyer seçenekleri de dahil olmak üzere bir dizi faktörden büyük ölçüde etkilenebilir. Ancak, en önemli şey eksik: bireysel öğrencinin ilgisi. AI ve makine öğrenimi burada önemli bir rol oynayabilir. Kariyer yolu tahmini için makine öğrenimi uygulamaları, öğrenci ilgisini, yeteneklerini ve hoşlanmadıklarını izleyebilir. Öğrenci davranışlarını ve tepkilerini analiz eder. Analize dayanarak, öğrencinin üstün olabileceği ilgi alanlarını oldukça tahmin edebilir. (Üst düzey eğitim hakkında daha fazla bilgi için bkz. Eğitim Bulut’a Dönüşmelidir.)
Sonuç
Yapay zeka ve makine öğrenimi, öğretim endüstrisi üzerinde muazzam bir etkiye sahip. AI / makine öğreniminin tanıtılmasından önce, genel, tek bedene uygun bir yaklaşım türü yaygın olarak kullanılmıştır. Sonuç olarak, öğrenciler öğrenme tarzlarını ders planına göre değil, ders planına göre ayarlamaya zorlandılar. Öte yandan, eğitimciler, öğrencilerin ihtiyaçlarını ve olası çözümlerini anlamaya çalışırken çok fazla sorunla karşı karşıya kalıyorlardı. Yani, öğretim deneyimi ve başarı oranı beklenti doğrultusunda değildi. Makine öğreniminin ve yapay zekasının gelişiyle, daha odaklı, doğru ve başarılı bir hale geliyor. Makine öğrenimi, eğer harnessed ise, sadece verilere dayanarak öğretimde devrim yaratabilir. Yakın gelecekte, makine öğrenimi daha verimli olacak ve daha da iyi sonuçlar üretecektir.