8 तरीके मशीन लर्निंग शिक्षा को प्रभावित करेगा

प्रौद्योगिकी तेजी से शिक्षा बदल रही है। सभी स्तरों के स्कूलों ने दूरस्थ शिक्षा और स्मार्टबोर्ड जैसे उपकरणों को अपनाया है, और यह तकनीकी क्रांति अभी खत्म नहीं हुई है। मशीन लर्निंग सेक्टर को बदलने लगा है।

ये एल्गोरिदम डेटा में प्रवृत्तियों और पैटर्न को पहचानते हैं, ऐसी जानकारी इकट्ठा करते हैं जो इंसानों को याद आती है और समय के साथ खुद को सुधारती है। आप एलेक्सा और सोशल मीडिया एल्गोरिदम जैसी चीजों में हर दिन मशीन लर्निंग देखते हैं, और अब, यह शिक्षा में फैल रहा है।

यहां आठ तरीके हैं जो मशीन लर्निंग शिक्षा को प्रभावित करेगा।

1. गैर-शिक्षण कार्यों को स्वचालित करना

गैर-शिक्षण कार्यों को स्वचालित करके मशीन लर्निंग शिक्षा को सबसे बुनियादी लेकिन सहायक तरीकों में से एक है। शिक्षक अधिक खर्च करते हैं उनके समय का 50% शेड्यूलिंग और कागजी कार्रवाई जैसी चीजों पर, उन्हें छात्रों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए कम समय देना।

मशीन लर्निंग दोहराए जाने वाले प्रशासनिक कार्य को संभाल सकता है, जबकि आप एक शिक्षक के रूप में सबसे अच्छा क्या करते हैं: शिक्षण पर ध्यान केंद्रित करते हैं। इस तरह, आप बर्नआउट से बचते हैं और छात्रों को अधिक ध्यान मिलता है, जिससे बेहतर शैक्षिक परिणाम प्राप्त होते हैं।

"मशीन लर्निंग शिक्षकों को छात्रों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अधिक समय देने के लिए प्रशासनिक कार्यों को स्वचालित कर सकता है।" 

2. छात्र की सफलता की निगरानी

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम छात्रों के प्रदर्शन का आकलन करने के लिए उनके रिकॉर्ड का विश्लेषण भी कर सकते हैं। वे इस डेटा का उपयोग परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए कर सकते हैं, जैसे कि यह उजागर करना कि किन छात्रों के बाहर होने का खतरा है।

इन जानकारियों के साथ, आप हस्तक्षेप कर सकते हैं और बहुत देर होने से पहले मुद्दों का समाधान करने के लिए प्रतिक्रिया कर सकते हैं। आप जोखिम वाले छात्रों को स्कूल में और बाद में जीवन में सफल होने में मदद कर सकते हैं।

3. पाठों को निजीकृत करना

हर छात्र सीखने की एक अनूठी शैली है, इसलिए विभिन्न शिक्षण विधियों में प्रत्येक छात्र के लिए प्रभावशीलता के विभिन्न स्तर होंगे। मशीन लर्निंग पाठों से संबंधित प्रदर्शन का विश्लेषण कर सकती है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि प्रत्येक बच्चे के लिए कौन सा दृष्टिकोण सबसे अच्छा काम करता है।

ये प्रौद्योगिकियां तब आपको प्रत्येक छात्र के लिए पाठ सामग्री को वैयक्तिकृत करने में मदद कर सकती हैं। शैक्षिक परिणामों में सुधार होगा जब हर कोई उस तरीके से सीखेगा जो उन्हें सबसे अच्छा लगता है।

"प्रत्येक छात्र की सीखने की एक अनूठी शैली होती है, और मशीन लर्निंग यह निर्धारित कर सकती है कि प्रत्येक बच्चे के लिए सबसे अच्छा क्या है।" 

4. 24/7 सहायता प्रदान करना

चैटबॉट मशीन लर्निंग के सबसे परिचित उदाहरणों में से एक हैं। आप उन्हें ग्राहक सेवा साइटों से पहचान सकते हैं, लेकिन वे शिक्षा में भी सुधार कर सकते हैं। ये बॉट उन छात्रों के लिए चौबीसों घंटे सहायता प्रदान कर सकते हैं, जिन्हें अपने गृहकार्य में सहायता की आवश्यकता है या जिनके पास प्रश्न हैं।

चैटबॉट शिक्षकों की जगह नहीं ले सकते हैं, लेकिन वे सरल सवालों के जवाब दे सकते हैं और लोगों को उनके लिए आवश्यक संसाधनों तक निर्देशित कर सकते हैं। डुओलिंगो जैसे लर्निंग ऐप पहले से ही इस तरह से मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करते हैं, इसलिए स्कूल भी ऐसा ही कर सकते हैं।

5. शिक्षा को अधिक सुगम बनाना

मशीन लर्निंग भी शिक्षा को अधिक सुलभ बना सकता है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) स्वचालित रूप से विभिन्न भाषाओं में सामग्री का अनुवाद कर सकता है या विकलांग छात्रों या गैर-देशी वक्ताओं को पाठ समझने में मदद करने के लिए बंद कैप्शनिंग प्रदान कर सकता है। वैकल्पिक रूप से, AI यह निर्धारित कर सकता है कि कौन से क्रेडिट हस्तांतरणीय हैं, जिससे स्कूलों को स्विच करना या विश्वविद्यालयों में आवेदन करना आसान हो जाता है।

6. परीक्षा को बेहतर बनाना

कुछ संस्थानों ने शुरू किया है निबंध स्कोर करने के लिए एनएलपी का उपयोग करना, ग्रेडिंग प्रक्रिया से किसी पूर्वाग्रह या विकर्षण को दूर करते हुए समय की बचत करना। इसे अधिक परीक्षा क्षेत्रों में लागू करने से यह सुनिश्चित करने में मदद मिलेगी कि ग्रेडिंग बेहतर है, और अधिक छात्रों को सफलता का बेहतर मौका मिलेगा।

इसी तरह, मशीन लर्निंग बेहतर परीक्षा लिख ​​​​सकता है। एल्गोरिदम परीक्षण सामग्री को समायोजित कर सकते हैं, यहां तक ​​​​कि उन्हें वैयक्तिकृत भी कर सकते हैं, विभिन्न शिक्षण शैलियों या प्रवृत्तियों से मेल खाने के लिए, छात्रों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए अपील कर सकते हैं।

"मशीन लर्निंग परीक्षण सामग्री को वैयक्तिकृत करते समय पूर्वाग्रह और ग्रेडिंग से व्याकुलता को दूर कर सकता है।" 

7. सुरक्षा में सुधार

अधिक छात्र डेटा को जोखिम में डाल दिया जाता है क्योंकि स्कूल अतिरिक्त डिजिटल तकनीकों को लागू करते हैं। मशीन लर्निंग उन जोखिमों को कम करने में मदद कर सकता है, बच्चों की जानकारी को निजी रखते हुए नवाचार को सक्षम बनाता है।

स्वचालित साइबर सुरक्षा उपकरण संदिग्ध गतिविधि के लिए नेटवर्क की निगरानी कर सकते हैं, संवेदनशील जानकारी तक पहुँचने से पहले संभावित उल्लंघनों को रोक सकते हैं। इसी तरह, वे यह जान सकते हैं कि स्कूल नेटवर्क पर अलग-अलग उपयोगकर्ता कैसे व्यवहार करते हैं, यह पहचानते हुए कि किसी और ने आपका खाता हैक किया होगा।

8. त्वरित अनुसंधान

मशीन लर्निंग से उच्च शिक्षा संस्थानों को अपनी शोध परियोजनाओं का विस्तार करने में मदद मिल सकती है। ये टूल इंसानों की तुलना में कहीं अधिक तेज़ी से और अधिक सटीक रूप से डेटा बिंदुओं के बीच कनेक्शन ढूंढ सकते हैं, इसलिए वे नई चीज़ों को तेज़ी से खोजने में आपकी सहायता कर सकते हैं।

मशीन लर्निंग को अपने शोध में लागू करने से आपको दूसरों को सिखाने के लिए और भी बहुत कुछ मिलेगा। समग्र रूप से मानव ज्ञान की गति तेज होगी, उच्च शिक्षा से प्राथमिक कक्षाओं तक छल कर गिर जाएगी।

मशीन लर्निंग शिक्षा को बदल रहा है

शिक्षा में मशीन लर्निंग अभी भी एक अपेक्षाकृत नई घटना है, लेकिन यह पहले से ही महत्वपूर्ण वादा दिखाता है। शिक्षक, छात्र और माता-पिता समान रूप से लाभान्वित होंगे क्योंकि इन तकनीकों में सुधार होगा और अधिक स्कूल उन्हें लागू करेंगे। शिक्षा प्रणाली निष्पक्ष, सुरक्षित, अधिक आकर्षक और अधिक प्रभावी बनेगी।

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