8 روشی که یادگیری ماشینی بر آموزش تأثیر می گذارد

فناوری به سرعت در حال تغییر آموزش است. مدارس در تمام سطوح ابزارهایی مانند یادگیری از راه دور و تخته‌های هوشمند را به کار گرفته‌اند، و این انقلاب فناوری هنوز به پایان نرسیده است. یادگیری ماشین شروع به تغییر این بخش کرده است.

این الگوریتم‌ها روندها و الگوهای موجود در داده‌ها را تشخیص می‌دهند، اطلاعاتی را که انسان‌ها ممکن است از دست بدهند و در طول زمان خود را بهبود ببخشند. شما هر روز یادگیری ماشینی را در مواردی مانند الکسا و الگوریتم‌های رسانه‌های اجتماعی مشاهده می‌کنید و اکنون در حال گسترش به آموزش است.

در اینجا هشت روشی که یادگیری ماشینی بر آموزش تأثیر می گذارد آورده شده است.

1. خودکارسازی وظایف غیر آموزشی

یکی از اساسی‌ترین اما مفیدترین راه‌هایی که یادگیری ماشینی آموزش را متحول می‌کند، خودکار کردن کارهای غیرآموزشی است. معلمان بیش از 50٪ از وقت خود را در مورد چیزهایی مانند برنامه ریزی و کاغذبازی، به آنها زمان کمتری برای تمرکز روی دانش آموزان می دهد.

یادگیری ماشینی می‌تواند کارهای اداری تکراری را انجام دهد، در حالی که شما روی کاری که به عنوان یک معلم بهترین انجام می‌دهید تمرکز می‌کنید: تدریس. به این ترتیب از فرسودگی شغلی جلوگیری می‌کنید و دانش‌آموزان توجه بیشتری را به خود جلب می‌کنند که منجر به نتایج آموزشی بهتر می‌شود.

"یادگیری ماشینی می تواند وظایف اداری را خودکار کند تا معلمان زمان بیشتری برای تمرکز بر دانش آموزان داشته باشند." 

2. نظارت بر موفقیت دانش آموزان

الگوریتم های یادگیری ماشین همچنین می توانند سوابق دانش آموزان را برای ارزیابی عملکرد آنها تجزیه و تحلیل کنند. آنها می توانند از این داده ها برای پیش بینی نتایج استفاده کنند، مانند برجسته کردن اینکه کدام دانش آموزان در معرض خطر ترک تحصیل هستند.

با این بینش ها، می توانید قبل از اینکه خیلی دیر شود، برای رسیدگی به مسائل مداخله کرده و واکنش نشان دهید. شما می توانید به دانش آموزان در معرض خطر کمک کنید تا در مدرسه و بعد در زندگی موفق شوند.

3. شخصی سازی دروس

هر دانش آموز سبک یادگیری منحصر به فردی داردبنابراین روش های مختلف تدریس برای هر دانش آموز سطوح مختلفی از کارایی را خواهد داشت. یادگیری ماشینی می‌تواند عملکرد مربوط به درس‌ها را تجزیه و تحلیل کند تا مشخص کند چه رویکردهایی برای هر کودک بهتر است.

سپس این فناوری‌ها می‌توانند به شما در شخصی‌سازی مطالب درسی برای هر دانش‌آموز کمک کنند. نتایج آموزشی زمانی بهبود می‌یابد که همه به روشی که برایشان مناسب است بیاموزند.

هر دانش‌آموزی سبک یادگیری منحصربه‌فردی دارد و یادگیری ماشینی می‌تواند تعیین کند که چه چیزی برای هر کودک بهتر است. 

4. ارائه پشتیبانی 24/7

چت بات ها یکی از آشناترین نمونه های یادگیری ماشینی هستند. احتمالاً آنها را از سایت های خدمات مشتری می شناسید، اما آنها می توانند آموزش را نیز بهبود بخشند. این ربات ها می توانند پشتیبانی شبانه روزی را برای دانش آموزانی که برای انجام تکالیف خود به کمک نیاز دارند یا سؤالی دارند، ارائه دهند.

چت بات ها نمی توانند جایگزین معلمان شوند، اما می توانند به سوالات ساده پاسخ دهند و مردم را به منابع مورد نیازشان هدایت کنند. برنامه‌های آموزشی مانند Duolingo در حال حاضر از یادگیری ماشینی به این روش استفاده می‌کنند، بنابراین مدارس می‌توانند همین کار را انجام دهند.

5. دسترسی بیشتر به آموزش

یادگیری ماشینی همچنین می تواند آموزش را در دسترس تر کند. پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌تواند به طور خودکار مطالب را به زبان‌های مختلف ترجمه کند یا برای دانش‌آموزان دارای ناتوانی یا غیر بومی‌زنان کمک کند تا درس‌ها را درک کنند. از طرف دیگر، هوش مصنوعی می‌تواند تعیین کند که کدام واحدها قابل انتقال هستند و تغییر مدارس یا درخواست برای دانشگاه‌ها را آسان‌تر می‌کند.

6. عادلانه تر کردن امتحانات

برخی نهادها شروع به کار کرده اند استفاده از NLP برای نمره دادن به مقالات، صرفه جویی در زمان و در عین حال حذف هرگونه سوگیری یا حواس پرتی از فرآیند درجه بندی. استفاده از این مورد در حوزه‌های امتحانی بیشتر به اطمینان از عادلانه‌تر بودن نمره‌دهی کمک می‌کند و به دانش‌آموزان بیشتری شانس موفقیت بیشتری می‌دهد.

به طور مشابه، یادگیری ماشینی می تواند امتحانات منصفانه تری بنویسد. الگوریتم‌ها می‌توانند مواد تست را تنظیم کنند، حتی آنها را شخصی‌سازی کنند تا با سبک‌ها یا گرایش‌های مختلف یادگیری مطابقت داشته باشند و برای طیف وسیع‌تری از دانش‌آموزان جذاب باشند.

"یادگیری ماشینی می تواند سوگیری و حواس پرتی را از درجه بندی حذف کند، در حالی که مواد تست را شخصی می کند." 

7. بهبود امنیت

از آنجایی که مدارس فناوری‌های دیجیتال اضافی را پیاده‌سازی می‌کنند، داده‌های دانش‌آموزان بیشتری در معرض خطر قرار می‌گیرند. یادگیری ماشینی می تواند به کاهش این خطرات کمک کند و نوآوری را امکان پذیر کند و در عین حال اطلاعات کودکان را خصوصی نگه دارد.

ابزارهای خودکار امنیت سایبری می‌توانند شبکه‌ها را از نظر فعالیت‌های مشکوک رصد کنند و قبل از دسترسی به اطلاعات حساس، نقض‌های احتمالی را مسدود کنند. به طور مشابه، آنها می توانند نحوه رفتار کاربران مختلف در شبکه های مدرسه را بیاموزند و تشخیص دهند که چه زمانی ممکن است شخص دیگری حساب شما را هک کرده باشد.

8. تسریع تحقیقات

یادگیری ماشینی می تواند به مؤسسات آموزش عالی کمک کند تا پروژه های تحقیقاتی خود را گسترش دهند. این ابزارها می توانند ارتباط بین نقاط داده را بسیار سریعتر و دقیقتر از انسانها پیدا کنند، بنابراین می توانند به شما کمک کنند چیزهای جدید را سریعتر کشف کنید.

استفاده از یادگیری ماشینی در تحقیقات خود به شما کمک می کند تا به دیگران آموزش دهید. سرعت دانش بشری به طور کلی تسریع خواهد شد و از آموزش عالی به کلاس های ابتدایی پایین می آید.

یادگیری ماشینی آموزش را متحول می کند

یادگیری ماشینی در آموزش هنوز یک پدیده نسبتا جدید است، اما در حال حاضر نویدبخش است. معلمان، دانش آموزان و والدین به طور یکسان با بهبود این فناوری ها و اجرای مدارس بیشتری از آنها بهره مند خواهند شد. سیستم آموزشی منصفانه تر، ایمن تر، جذاب تر و موثرتر خواهد شد.

همچنین ، بخوانید آیا ماشین‌ها هنرمندانه‌تر از انسان‌ها خواهند شد؟