기술은 교육을 빠르게 변화시키고 있습니다. 모든 수준의 학교에서 원격 학습 및 스마트보드와 같은 도구를 채택했으며 이 기술 혁명은 아직 끝나지 않았습니다. 머신 러닝이 이 분야를 변화시키기 시작했습니다.
이러한 알고리즘은 데이터의 추세와 패턴을 인식하여 인간이 놓칠 수 있는 정보를 수집하고 시간이 지남에 따라 스스로를 개선합니다. Alexa 및 소셜 미디어 알고리즘과 같은 것에서 매일 기계 학습을 볼 수 있으며 이제는 교육으로 확산되고 있습니다.
머신 러닝이 교육에 영향을 미치는 XNUMX가지 방법은 다음과 같습니다.
1. 비교육 작업 자동화
머신 러닝이 교육을 혁신할 가장 기본적이지만 유용한 방법 중 하나는 비교육 작업을 자동화하는 것입니다. 교사는 그 이상을 지출한다. 시간의 50 % 일정 및 서류 작업과 같은 일에 대해 학생들에게 집중할 수 있는 시간을 줄입니다.
기계 학습은 반복적인 관리 작업을 처리하면서 교사로서 가장 잘하는 일인 가르치는 데 집중할 수 있습니다. 그렇게 하면 번아웃을 피하고 학생들이 더 많은 관심을 갖게 되어 더 나은 교육 결과를 얻을 수 있습니다.
"머신 러닝은 관리 작업을 자동화하여 교사가 학생에게 집중할 수 있는 더 많은 시간을 제공할 수 있습니다."
2. 학생 성공 모니터링
기계 학습 알고리즘은 학생 기록을 분석하여 성과를 평가할 수도 있습니다. 그들은 이 데이터를 사용하여 중퇴할 위험이 있는 학생을 강조 표시하는 것과 같은 결과를 예측할 수 있습니다.
이러한 통찰력을 통해 너무 늦기 전에 문제를 해결하기 위해 개입하고 대응할 수 있습니다. 위험에 처한 학생들이 학교에서 그리고 나중에 인생에서 성공하도록 도울 수 있습니다.
3. 개인화 수업
모든 학생 독특한 학습 스타일을 가지고 있습니다, 그래서 다른 교수법은 각 학생에 대해 다양한 수준의 효능을 가질 것입니다. 머신 러닝은 수업과 관련된 성과를 분석하여 각 어린이에게 가장 적합한 접근 방식을 결정할 수 있습니다.
그런 다음 이러한 기술을 통해 각 학생을 위한 수업 자료를 개인화할 수 있습니다. 모든 사람이 자신에게 가장 적합한 방식으로 학습할 때 교육 결과가 향상됩니다.
"모든 학생은 고유한 학습 스타일을 가지고 있으며 머신 러닝은 각 어린이에게 가장 적합한 것이 무엇인지 결정할 수 있습니다."
4. 연중무휴 지원 제공
챗봇은 머신 러닝의 가장 친숙한 예 중 하나입니다. 고객 서비스 사이트에서 알 수 있지만 교육을 향상시킬 수도 있습니다. 이 봇은 숙제에 도움이 필요하거나 질문이 있는 학생에게 XNUMX시간 지원을 제공할 수 있습니다.
챗봇은 교사를 대체할 수 없지만 간단한 질문에 답하고 사람들을 필요한 리소스로 안내할 수 있습니다. 듀오링고와 같은 학습 앱은 이미 이런 방식으로 머신 러닝을 사용하고 있으므로 학교에서도 똑같이 할 수 있습니다.
5. 교육의 접근성 향상
머신 러닝은 또한 교육의 접근성을 높일 수 있습니다. 자연어 처리(NLP)는 자료를 자동으로 다른 언어로 번역하거나 장애 또는 비원어민 학생이 수업을 이해할 수 있도록 자막을 제공할 수 있습니다. 또는 AI가 양도할 수 있는 학점을 결정하여 학교를 전환하거나 대학에 지원하는 것을 더 쉽게 만들 수 있습니다.
6. 시험을 공정하게 만들기
일부 기관이 시작되었습니다. NLP를 사용하여 에세이 점수 매기기, 채점 과정에서 편견이나 주의를 산만하게 하는 요소를 제거하면서 시간을 절약합니다. 이를 더 많은 시험 영역에 적용하면 더 공정한 채점을 보장하고 더 많은 학생들에게 더 나은 성공 기회를 제공할 수 있습니다.
마찬가지로 기계 학습은 더 공정한 시험을 작성할 수 있습니다. 알고리즘은 다양한 학습 스타일이나 추세에 맞게 테스트 자료를 조정하고 개인화할 수 있어 광범위한 학생들에게 어필할 수 있습니다.
"머신 러닝은 시험 자료를 개인화하면서 채점에서 편견과 주의 산만함을 제거할 수 있습니다."
7. 보안 개선
학교에서 추가 디지털 기술을 구현함에 따라 더 많은 학생 데이터가 위험에 처하게 됩니다. 머신 러닝은 이러한 위험을 완화하는 데 도움이 되며, 혁신을 가능하게 하는 동시에 어린이의 정보를 비공개로 유지할 수 있습니다.
자동화된 사이버 보안 도구는 네트워크에서 의심스러운 활동을 모니터링하여 민감한 정보에 액세스하기 전에 잠재적 위반을 차단할 수 있습니다. 마찬가지로, 다른 사용자가 귀하의 계정을 해킹했을 수 있음을 인식하여 학교 네트워크에서 다양한 사용자가 어떻게 행동하는지 학습할 수 있습니다.
8. 연구 가속화
기계 학습은 고등 교육 기관이 연구 프로젝트를 확장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 도구는 사람보다 훨씬 빠르고 정확하게 데이터 포인트 간의 연결을 찾을 수 있으므로 새로운 것을 더 빨리 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.
연구에 기계 학습을 적용하면 다른 사람들을 가르칠 수 있는 기회가 더 많아질 것입니다. 인간 지식의 속도는 전반적으로 가속화되어 고등 교육에서 초등학교 교실로 점차 줄어들 것입니다.
머신 러닝이 교육을 변화시키고 있습니다
교육 분야의 머신 러닝은 아직 비교적 새로운 현상이지만 이미 상당한 가능성을 보여주고 있습니다. 이러한 기술이 향상되고 더 많은 학교에서 이를 구현함에 따라 교사, 학생 및 학부모 모두가 혜택을 보게 될 것입니다. 교육 시스템은 더 공정하고 안전하며 더 매력적이며 더 효과적이 될 것입니다.
