8 tapaa, joilla koneoppiminen vaikuttaa koulutukseen

Tekniikka muuttaa koulutusta nopeasti. Koulut kaikilla tasoilla ovat ottaneet käyttöön työkaluja, kuten etäopetuksen ja älytaulut, eikä tämä teknologinen vallankumous ole vielä ohi. Koneoppiminen alkaa muuttaa alaa.

Nämä algoritmit tunnistavat datan trendit ja mallit, keräävät tietoa, jota ihmiset saattavat kaipaamaan, ja parantavat itseään ajan myötä. Näet koneoppimista päivittäin esimerkiksi Alexassa ja sosiaalisen median algoritmeissa, ja nyt se leviää koulutukseen.

Tässä on kahdeksan tapaa, joilla koneoppiminen vaikuttaa koulutukseen.

1. Muiden kuin opetustehtävien automatisointi

Yksi perustavanlaatuisimmista mutta hyödyllisimmistä tavoista, joilla koneoppiminen muuttaa koulutusta, on muiden kuin opetustehtävien automatisointi. Opettajat kuluttavat enemmän kuin 50% ajastaan aikataulujen ja paperityön kaltaisiin asioihin, mikä antaa heille vähemmän aikaa keskittyä opiskelijoihin.

Koneoppiminen pystyy käsittelemään toistuvaa hallinnollista työtä, kun keskityt siihen, mitä osaat opettajana parhaiten: opettamiseen. Näin vältyt työuupumukselta ja opiskelijat saavat enemmän huomiota, mikä johtaa parempiin koulutustuloksiin.

"Koneoppiminen voi automatisoida hallinnollisia tehtäviä, jolloin opettajille jää enemmän aikaa keskittyä opiskelijoihin." 

2. Opiskelijoiden menestymisen seuranta

Koneoppimisalgoritmit voivat myös analysoida oppilaiden tietueita arvioidakseen heidän suorituskykyään. He voivat käyttää näitä tietoja ennustaakseen tuloksia, kuten korostaakseen, ketkä opiskelijat ovat vaarassa keskeyttää koulunkäynnin.

Näiden oivallusten avulla voit puuttua asiaan ja reagoida ongelmiin ennen kuin on liian myöhäistä. Voit auttaa riskiryhmään kuuluvia oppilaita menestymään koulussa ja myöhemmin elämässä.

3. Personalizing Lessons

Jokainen opiskelija on ainutlaatuinen oppimistyyli, joten eri opetusmenetelmillä on eri tehokkuustasoja jokaiselle oppilaalle. Koneoppiminen voi analysoida oppituntien suorituskykyä määrittääkseen, mitkä lähestymistavat toimivat parhaiten kullekin lapselle.

Nämä tekniikat voivat sitten auttaa sinua räätälöimään oppitunnin materiaalit jokaiselle oppilaalle. Koulutustulokset paranevat, kun jokainen oppii itselleen parhaiten sopivalla tavalla.

"Jokaisella oppilaalla on ainutlaatuinen oppimistyyli, ja koneoppiminen voi määrittää, mikä toimii parhaiten kullekin lapselle." 

4. Ympärivuorokautisen tuen tarjoaminen

Chatbotit ovat yksi tutuimmista esimerkeistä koneoppimisesta. Tunnistat ne todennäköisesti asiakaspalvelusivustoilta, mutta ne voivat myös parantaa koulutusta. Nämä robotit voivat tarjota ympärivuorokautista tukea opiskelijoille, jotka tarvitsevat apua läksyjen tekemisessä tai joilla on kysyttävää.

Chatbotit eivät voi korvata opettajia, mutta ne voivat vastata yksinkertaisiin kysymyksiin ja ohjata ihmisiä heidän tarvitsemiinsa resursseihin. Oppimissovellukset, kuten Duolingo, käyttävät jo koneoppimista tällä tavalla, joten koulut voisivat tehdä samoin.

5. Koulutuksen helpottaminen

Koneoppiminen voi myös tehdä koulutuksesta helpompaa. Luonnollisen kielen käsittely (NLP) voi kääntää materiaalit automaattisesti eri kielille tai tarjota tekstityksiä, jotka auttavat vammaisia ​​tai muita kuin äidinkielenään puhuvia oppilaita ymmärtämään oppitunteja. Vaihtoehtoisesti tekoäly voisi määrittää, mitkä opintopisteet ovat siirrettävissä, mikä helpottaa koulun vaihtoa tai yliopistoihin hakemista.

6. Kokeiden tekeminen oikeudenmukaisemmaksi

Jotkut toimielimet ovat alkaneet käyttämällä NLP:tä esseiden pisteytykseen, mikä säästää aikaa ja poistaa kaikki harhaanjohtavat tai häiriötekijät arviointiprosessista. Tämän soveltaminen useammille koealueille auttaisi varmistamaan, että arvosanat ovat oikeudenmukaisemmat ja antaisi useammalle opiskelijalle paremmat mahdollisuudet menestyä.

Samoin koneoppiminen voisi kirjoittaa oikeudenmukaisempia kokeita. Algoritmit voivat mukauttaa testausmateriaaleja jopa personoimalla niitä eri oppimistyylien tai -trendien mukaisiksi ja houkuttelevat laajempaa joukkoa opiskelijoita.

"Koneoppiminen voi poistaa harhaa ja häiriötekijöitä arvioinnista samalla kun se personoi testausmateriaaleja." 

7. Turvallisuuden parantaminen

Lisää oppilaiden tietoja on vaarassa, kun koulut ottavat käyttöön uusia digitaalisia tekniikoita. Koneoppiminen voi auttaa vähentämään näitä riskejä, mahdollistaen innovoinnin ja pitämään lasten tiedot yksityisinä.

Automatisoidut kyberturvallisuustyökalut voivat valvoa verkkoja epäilyttävän toiminnan varalta ja estää mahdolliset tietomurrot ennen arkaluonteisten tietojen käyttöä. Vastaavasti he voivat oppia, kuinka eri käyttäjät käyttäytyvät kouluverkostoissa ja tunnistavat, kun joku muu on saattanut hakkeroida tilisi.

8. Tutkimuksen nopeuttaminen

Koneoppiminen voi auttaa korkeakouluja laajentamaan tutkimusprojektejaan. Nämä työkalut voivat löytää yhteyksiä datapisteiden välillä paljon nopeammin ja tarkemmin kuin ihmiset, joten ne voivat auttaa sinua löytämään uusia asioita nopeammin.

Koneoppimisen soveltaminen tutkimukseesi antaa sinulle enemmän opettamista muille. Ihmisten tiedon vauhti kokonaisuutena kiihtyy ja valuu alas korkeakoulusta ala-asteelle.

Koneoppiminen muuttaa koulutusta

Koneoppiminen koulutuksessa on vielä suhteellisen uusi ilmiö, mutta se näyttää jo lupaavasti. Sekä opettajat, opiskelijat että vanhemmat hyötyvät, kun nämä tekniikat kehittyvät ja yhä useammat koulut ottavat ne käyttöön. Koulutusjärjestelmästä tulee oikeudenmukaisempi, turvallisempi, kiinnostavampi ja tehokkaampi.

Lue myös Tuleeko koneista taiteellisempia kuin ihmiset