8 måter maskinlæring vil påvirke utdanning

Teknologi er i rask endring i utdanning. Skoler på alle nivåer har tatt i bruk verktøy som fjernundervisning og smartboards, og denne teknologiske revolusjonen er langt fra over. Maskinlæring begynner å transformere sektoren.

Disse algoritmene gjenkjenner trender og mønstre i data, innhenting av informasjon som mennesker kan gå glipp av og forbedre seg over tid. Du ser maskinlæring hver dag i ting som Alexa og sosiale medier-algoritmer, og nå sprer det seg til utdanning.

Her er åtte måter maskinlæring vil påvirke utdanning på.

1. Automatisering av ikke-undervisningsoppgaver

En av de mest grunnleggende, men nyttige måtene maskinlæring vil transformere utdanning på, er ved å automatisere ikke-undervisningsoppgaver. Lærere bruker mer enn 50% av tiden på ting som planlegging og papirarbeid, noe som gir dem mindre tid til å fokusere på elevene.

Maskinlæring kan håndtere det repeterende administrative arbeidet mens du fokuserer på det du kan best som lærer: undervisning. På den måten unngår du utbrenthet og elevene får mer oppmerksomhet, noe som fører til bedre utdanningsresultater.

"Maskinlæring kan automatisere administrative oppgaver for å gi lærerne mer tid til å fokusere på elevene." 

2. Overvåking av studentenes suksess

Maskinlæringsalgoritmer kan også analysere studentposter for å vurdere ytelsen deres. De kan bruke disse dataene til å forutsi utfall, for eksempel å fremheve hvilke elever som står i fare for å droppe ut.

Med denne innsikten kan du gripe inn og reagere på problemer før det er for sent. Du kan hjelpe utsatte elever til å lykkes på skolen og senere i livet.

3. Personliggjøring av leksjoner

Hver student har en unik læringsstil, så ulike undervisningsmetoder vil ha ulike nivåer av effektivitet for hver elev. Maskinlæring kan analysere ytelse knyttet til leksjoner for å finne ut hvilke tilnærminger som fungerer best for hvert barn.

Disse teknologiene kan hjelpe deg med å tilpasse leksjonsmateriell for hver elev. Utdanningsresultatene vil bli bedre når alle lærer på den måten som passer dem best.

"Hver elev har en unik læringsstil, og maskinlæring kan avgjøre hva som fungerer best for hvert barn." 

4. Gi 24/7 support

Chatbots er et av de mest kjente eksemplene på maskinlæring. Du kjenner dem sannsynligvis igjen fra kundeservicesider, men de kan også forbedre utdanningen. Disse robotene kan gi støtte hele døgnet for studenter som trenger hjelp med leksene eller har spørsmål.

Chatbots kan ikke erstatte lærere, men de kan svare på enkle spørsmål og lede folk til ressursene de trenger. Læringsapper som Duolingo bruker allerede maskinlæring på denne måten, så skoler kan gjøre det samme.

5. Gjøre utdanning mer tilgjengelig

Maskinlæring kan også gjøre utdanning mer tilgjengelig. Naturlig språkbehandling (NLP) kan automatisk oversette materialer til forskjellige språk eller gi teksting for å hjelpe elever med funksjonshemminger eller ikke-morsmål å forstå leksjoner. Alternativt kan AI bestemme hvilke studiepoeng som kan overføres, noe som gjør det enklere å bytte skole eller søke på universiteter.

6. Gjør eksamen mer rettferdig

Noen institusjoner har startet bruke NLP til å score essays, sparer tid samtidig som du fjerner skjevheter eller distraksjoner fra karakterprosessen. Å bruke dette på flere eksamensområder vil bidra til å sikre rettferdige karakterer, og gi flere studenter en bedre sjanse til å lykkes.

På samme måte kan maskinlæring skrive mer rettferdige eksamener. Algoritmer kan justere testmateriell, til og med personalisere dem, for å matche ulike læringsstiler eller trender, og appellere til et bredere spekter av studenter.

"Maskinlæring kan fjerne skjevheter og distraksjon fra karakterer mens du tilpasser testmateriell." 

7. Forbedre sikkerheten

Flere elevdata settes i fare ettersom skolene implementerer ytterligere digitale teknologier. Maskinlæring kan bidra til å redusere disse risikoene, og muliggjøre innovasjon samtidig som barnas informasjon holdes privat.

Automatiserte cybersikkerhetsverktøy kan overvåke nettverk for mistenkelig aktivitet, blokkere potensielle brudd før du får tilgang til sensitiv informasjon. På samme måte kan de lære hvordan forskjellige brukere oppfører seg på skolenettverk, og gjenkjenne når noen andre kan ha hacket kontoen din.

8. Akselerere forskning

Maskinlæring kan hjelpe høyere utdanningsinstitusjoner med å utvide forskningsprosjektene sine. Disse verktøyene kan finne forbindelser mellom datapunkter langt raskere og mer nøyaktig enn mennesker, slik at de kan hjelpe deg med å oppdage nye ting raskere.

Å bruke maskinlæring på forskningen din vil gi deg mer å lære andre. Tempoet for menneskelig kunnskap som helhet vil akselerere, og sildre ned fra høyere utdanning til barneklasserom.

Maskinlæring forandrer utdanning

Maskinlæring i utdanning er fortsatt et relativt nytt fenomen, men det viser allerede betydelig løfte. Både lærere, elever og foreldre vil dra nytte av dette ettersom disse teknologiene forbedres og flere skoler implementerer dem. Utdanningssystemet skal bli mer rettferdig, tryggere, mer engasjerende og mer effektivt.

Les også Vil maskiner bli mer kunstneriske enn mennesker