テクノロジーは急速に教育を変えています。 すべてのレベルの学校が遠隔教育やスマートボードなどのツールを採用しており、この技術革命はまだ終わっていません。 機械学習はセクターを変革し始めています。
これらのアルゴリズムは、データの傾向とパターンを認識し、人間が見逃して時間の経過とともに改善する可能性のある情報を収集します。 Alexaやソーシャルメディアアルゴリズムなどで機械学習が毎日見られますが、今では教育にも広がっています。
機械学習が教育に影響を与えるXNUMXつの方法を次に示します。
1.非教育タスクの自動化
機械学習が教育を変革する最も基本的で役立つ方法のXNUMXつは、非教育タスクを自動化することです。 教師はより多くを費やします 時間の50％ スケジュールや事務処理などで、生徒に集中する時間を減らします。
機械学習は、教師として最も得意とすること、つまり教育に集中しながら、反復的な管理作業を処理できます。 そうすることで、燃え尽き症候群を回避し、生徒がより多くの注目を集め、より良い教育成果につながります。
「機械学習により、管理タスクを自動化して、教師が生徒に集中できる時間を増やすことができます。」
2.学生の成功の監視
機械学習アルゴリズムでは、生徒の記録を分析して成績を評価することもできます。 彼らはこのデータを使用して、中退するリスクのある生徒を強調するなどの結果を予測できます。
これらの洞察により、手遅れになる前に介入して問題に対処することができます。 あなたは危険にさらされている学生が学校でそして人生の後半で成功するのを助けることができます。
3.レッスンのパーソナライズ
すべての学生 ユニークな学習スタイルを持っています、そのため、異なる教授法は、各生徒にさまざまなレベルの効果をもたらします。 機械学習では、レッスンに関連するパフォーマンスを分析して、各子供に最適なアプローチを決定できます。
これらのテクノロジーは、各生徒のレッスン資料をパーソナライズするのに役立ちます。 誰もが自分に最も適した方法で学ぶと、教育の成果は向上します。
「すべての生徒には独自の学習スタイルがあり、機械学習によって各子供に最適なものを決定できます。」
4時間年中無休のサポートの提供
チャットボットは、機械学習の最もよく知られた例のXNUMXつです。 あなたはおそらくカスタマーサービスサイトからそれらを認識しますが、それらは教育も改善することができます。 これらのボットは、宿題のサポートが必要な学生や質問がある学生にXNUMX時間サポートを提供できます。
チャットボットは教師に取って代わることはできませんが、簡単な質問に答えて、必要なリソースに人々を導くことができます。 Duolingoのような学習アプリはすでにこの方法で機械学習を使用しているため、学校でも同じことができます。
5.教育をより身近なものにする
機械学習は、教育をより利用しやすくすることもできます。 自然言語処理（NLP）は、資料をさまざまな言語に自動的に翻訳したり、クローズドキャプションを提供したりして、障害のある生徒や非ネイティブスピーカーがレッスンを理解できるようにします。 あるいは、AIはどのクレジットを譲渡できるかを判断し、学校の切り替えや大学への出願を容易にすることができます。
6.試験をより公平にする
いくつかの機関が開始しました NLPを使用してエッセイを採点する、グレーディングプロセスからバイアスや注意散漫を取り除きながら時間を節約します。 これをより多くの試験分野に適用すると、成績がより公平になり、より多くの学生が成功する可能性が高くなります。
同様に、機械学習はより公正な試験を書くことができます。 アルゴリズムは、さまざまな学習スタイルや傾向に合わせてテスト資料を調整し、さらにはそれらをパーソナライズして、より幅広い学生にアピールすることができます。
「機械学習は、試験資料をパーソナライズしながら、採点から偏見や注意散漫を取り除くことができます。」
7.セキュリティの向上
学校が追加のデジタルテクノロジーを実装するにつれて、より多くの生徒のデータが危険にさらされます。 機械学習はこれらのリスクを軽減するのに役立ち、子供たちの情報を非公開にしながらイノベーションを可能にします。
自動化されたサイバーセキュリティツールは、疑わしいアクティビティがないかネットワークを監視し、機密情報にアクセスする前に潜在的な侵害をブロックします。 同様に、他の誰かがあなたのアカウントをハッキングした可能性があることを認識して、学校のネットワーク上でさまざまなユーザーがどのように行動するかを学ぶことができます。
8.研究の加速
機械学習は、高等教育機関が研究プロジェクトを拡大するのに役立ちます。 これらのツールは、人間よりもはるかに高速かつ正確にデータポイント間の接続を見つけることができるため、新しいものをより迅速に発見するのに役立ちます。
機械学習を研究に適用すると、他の人に教えるための知識が増えます。 全体としての人間の知識のペースは加速し、高等教育から小学校の教室へと徐々に低下します。
機械学習は教育を変革しています
教育における機械学習はまだ比較的新しい現象ですが、すでに大きな期待が寄せられています。 これらのテクノロジーが向上し、より多くの学校がそれらを実装するにつれて、教師、生徒、保護者は同様に恩恵を受けるでしょう。 教育システムは、より公平で、より安全で、より魅力的で、より効果的になるでしょう。
