8 måder, maskinlæring vil påvirke uddannelse på

Teknologien ændrer uddannelse hurtigt. Skoler på tværs af alle niveauer har taget værktøjer som fjernundervisning og smartboards til sig, og denne teknologiske revolution er langt fra slut. Maskinlæring begynder at transformere sektoren.

Disse algoritmer genkender tendenser og mønstre i data, og indsamler information, som mennesker kan gå glip af og forbedre sig selv over tid. Du ser maskinlæring hver dag i ting som Alexa og sociale mediers algoritmer, og nu breder det sig til uddannelse.

Her er otte måder, maskinlæring vil påvirke uddannelse på.

1. Automatisering af ikke-undervisningsopgaver

En af de mest grundlæggende, men nyttige måder, maskinlæring vil transformere uddannelse på, er ved at automatisere ikke-undervisningsopgaver. Lærerne bruger mere end 50% af deres tid på ting som planlægning og papirarbejde, hvilket giver dem mindre tid til at fokusere på eleverne.

Machine learning kan klare det gentagne administrative arbejde, mens du fokuserer på det, du er bedst til som lærer: undervisning. På den måde undgår du udbrændthed, og eleverne får mere opmærksomhed, hvilket fører til bedre uddannelsesresultater.

"Maskinlæring kan automatisere administrative opgaver for at give lærerne mere tid til at fokusere på eleverne." 

2. Overvågning af elevernes succes

Maskinlæringsalgoritmer kan også analysere elevregistreringer for at vurdere deres præstationer. De kan bruge disse data til at forudsige resultater, såsom at fremhæve, hvilke elever der er i risiko for at droppe ud.

Med denne indsigt kan du gribe ind og reagere på at løse problemer, før det er for sent. Du kan hjælpe udsatte elever med at få succes i skolen og senere i livet.

3. Personalisering af lektioner

Hver elev har en unik læringsstil, så forskellige undervisningsmetoder vil have forskellige niveauer af effektivitet for hver elev. Maskinlæring kan analysere ydeevne i forbindelse med lektioner for at bestemme, hvilke tilgange der fungerer bedst for hvert barn.

Disse teknologier kan så hjælpe dig med at tilpasse lektionsmateriale til hver elev. Uddannelsesresultater vil forbedres, når alle lærer på den måde, der passer dem bedst.

"Hver elev har en unik læringsstil, og maskinlæring kan afgøre, hvad der fungerer bedst for hvert barn." 

4. Ydelse af 24/7 support

Chatbots er et af de mest kendte eksempler på maskinlæring. Du genkender dem sandsynligvis fra kundeservicewebsteder, men de kan også forbedre uddannelsen. Disse bots kan yde support døgnet rundt til elever, der har brug for hjælp til deres lektier eller har spørgsmål.

Chatbots kan ikke erstatte lærere, men de kan besvare simple spørgsmål og lede folk til de ressourcer, de har brug for. Læringsapps som Duolingo bruger allerede maskinlæring på denne måde, så skoler kunne gøre det samme.

5. Gør uddannelse mere tilgængelig

Maskinlæring kan også gøre uddannelse mere tilgængelig. Naturlig sprogbehandling (NLP) kan automatisk oversætte materialer til forskellige sprog eller give lukkede billedtekster for at hjælpe elever med handicap eller ikke-modersmål med at forstå lektioner. Alternativt kunne AI bestemme, hvilke point der kan overføres, hvilket gør det nemmere at skifte skole eller søge ind på universiteter.

6. Gør eksamen mere retfærdig

Nogle institutioner er startet bruge NLP til at score essays, hvilket sparer tid og fjerner enhver skævhed eller distraktion fra bedømmelsesprocessen. Anvendelse af dette på flere eksamensområder ville hjælpe med at sikre, at karaktergivningen er mere retfærdig, hvilket giver flere studerende en bedre chance for succes.

På samme måde kunne maskinlæring skrive mere retfærdige eksamener. Algoritmer kunne justere testmaterialer, endda personalisere dem, så de matcher forskellige læringsstile eller tendenser, hvilket appellerer til en bredere vifte af studerende.

"Maskinlæring kan fjerne skævhed og distraktion fra karaktergivning, mens testmaterialer tilpasses." 

7. Forbedring af sikkerheden

Flere elevdata er i fare, da skolerne implementerer yderligere digitale teknologier. Maskinlæring kan hjælpe med at mindske disse risici, hvilket muliggør innovation, samtidig med at børns oplysninger holdes private.

Automatiserede cybersikkerhedsværktøjer kan overvåge netværk for mistænkelig aktivitet og blokere potentielle brud, før de får adgang til følsomme oplysninger. På samme måde kan de lære, hvordan forskellige brugere opfører sig på skolens netværk, ved at genkende, hvornår en anden måske har hacket din konto.

8. Fremskyndelse af forskning

Machine learning kan hjælpe videregående uddannelsesinstitutioner med at udvide deres forskningsprojekter. Disse værktøjer kan finde forbindelser mellem datapunkter langt hurtigere og mere præcist end mennesker, så de kan hjælpe dig med at opdage nye ting hurtigere.

Anvendelse af maskinlæring til din forskning vil give dig mere at lære andre. Tempoet for menneskelig viden som helhed vil accelerere og sive ned fra videregående uddannelser til elementære klasseværelser.

Machine Learning transformerer uddannelse

Maskinlæring i uddannelse er stadig et relativt nyt fænomen, men det viser allerede betydeligt lovende. Både lærere, elever og forældre vil få gavn af disse teknologier, og flere skoler implementerer dem. Uddannelsessystemet vil blive mere retfærdigt, sikrere, mere engagerende og mere effektivt.

Læs også Vil maskiner blive mere kunstneriske end mennesker