8 sposobów, w jakie uczenie maszynowe wpłynie na edukację

Technologia szybko zmienia edukację. Szkoły na wszystkich poziomach przyjęły narzędzia, takie jak zdalne uczenie się i smartboardy, a ta rewolucja technologiczna jeszcze się nie skończyła. Uczenie maszynowe zaczyna przekształcać sektor.

Algorytmy te rozpoznają trendy i wzorce w danych, pozyskując informacje, które ludzie mogą przegapić i poprawiając się z czasem. Uczenie maszynowe można zobaczyć na co dzień w takich rzeczach jak Alexa i algorytmy mediów społecznościowych, a teraz rozprzestrzenia się ono na edukację.

Oto osiem sposobów, w jakie uczenie maszynowe wpłynie na edukację.

1. Automatyzacja zadań niezwiązanych z nauczaniem

Jednym z najbardziej podstawowych, ale pomocnych sposobów, w jaki uczenie maszynowe zmieni edukację, jest automatyzacja zadań niezwiązanych z nauczaniem. Nauczyciele wydają ponad 50% swojego czasu na takie rzeczy jak planowanie i papierkowa robota, dając im mniej czasu na skupienie się na uczniach.

Uczenie maszynowe może poradzić sobie z powtarzalną pracą administracyjną, podczas gdy Ty skupiasz się na tym, co robisz najlepiej jako nauczyciel: na nauczaniu. W ten sposób unikniesz wypalenia, a uczniowie poświęcą więcej uwagi, co prowadzi do lepszych wyników edukacyjnych.

„Uczenie maszynowe może zautomatyzować zadania administracyjne, aby dać nauczycielom więcej czasu na skupienie się na uczniach”. 

2. Monitorowanie sukcesu uczniów

Algorytmy uczenia maszynowego mogą również analizować rekordy uczniów, aby ocenić ich wydajność. Mogą wykorzystać te dane do przewidywania wyników, na przykład podkreślania, którzy uczniowie są zagrożeni rezygnacją.

Dzięki tym analizom możesz interweniować i reagować na problemy, zanim będzie za późno. Możesz pomóc zagrożonym uczniom odnieść sukces w szkole iw późniejszym życiu.

3. Personalizacja lekcji

Każdy student ma unikalny styl uczenia się, więc różne metody nauczania będą miały różny poziom skuteczności dla każdego ucznia. Uczenie maszynowe może analizować wydajność związaną z lekcjami, aby określić, które podejścia najlepiej sprawdzają się w przypadku każdego dziecka.

Technologie te mogą następnie pomóc w personalizacji materiałów lekcyjnych dla każdego ucznia. Efekty edukacyjne poprawią się, gdy wszyscy będą uczyć się w sposób, który im najbardziej odpowiada.

„Każdy uczeń ma unikalny styl uczenia się, a uczenie maszynowe może określić, co jest najlepsze dla każdego dziecka”. 

4. Zapewnienie wsparcia 24/7

Chatboty to jeden z najbardziej znanych przykładów uczenia maszynowego. Prawdopodobnie rozpoznajesz je na stronach obsługi klienta, ale mogą też poprawić edukację. Boty te mogą zapewniać całodobowe wsparcie uczniom, którzy potrzebują pomocy w odrabianiu zadań domowych lub mają pytania.

Chatboty nie zastąpią nauczycieli, ale potrafią odpowiadać na proste pytania i kierować ludzi do potrzebnych im zasobów. Aplikacje edukacyjne, takie jak Duolingo, już wykorzystują uczenie maszynowe w ten sposób, więc szkoły mogą zrobić to samo.

5. Zwiększanie dostępności edukacji

Uczenie maszynowe może również zwiększyć dostępność edukacji. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) może automatycznie tłumaczyć materiały na różne języki lub zapewniać napisy kodowane, aby pomóc uczniom niepełnosprawnym lub osobom niebędącym rodzimymi użytkownikami w zrozumieniu lekcji. Alternatywnie sztuczna inteligencja może określić, które punkty można przenieść, co ułatwi zmianę szkoły lub aplikowanie na uniwersytety.

6. Sprawiedliwość egzaminów

Niektóre instytucje rozpoczęły działalność używanie NLP do oceniania esejów, oszczędzając czas i usuwając wszelkie uprzedzenia lub czynniki rozpraszające podczas procesu oceniania. Zastosowanie tego do większej liczby obszarów egzaminacyjnych pomogłoby zapewnić bardziej sprawiedliwe ocenianie, dając większej liczbie uczniów większe szanse na sukces.

Podobnie uczenie maszynowe może pisać bardziej sprawiedliwe egzaminy. Algorytmy mogą dostosowywać materiały testowe, a nawet je personalizować, aby pasowały do ​​różnych stylów uczenia się lub trendów, przemawiając do szerszego grona uczniów.

„Uczenie maszynowe może wyeliminować uprzedzenia i rozproszenie podczas oceniania, jednocześnie personalizując materiały testowe”. 

7. Poprawa bezpieczeństwa

Więcej danych uczniów jest zagrożone, ponieważ szkoły wdrażają dodatkowe technologie cyfrowe. Uczenie maszynowe może pomóc złagodzić to ryzyko, umożliwiając wprowadzanie innowacji przy zachowaniu prywatności informacji dla dzieci.

Zautomatyzowane narzędzia cyberbezpieczeństwa mogą monitorować sieci pod kątem podejrzanej aktywności, blokując potencjalne naruszenia przed uzyskaniem dostępu do poufnych informacji. W podobny sposób mogą dowiedzieć się, jak różni użytkownicy zachowują się w sieciach szkolnych, rozpoznając, kiedy ktoś inny mógł włamać się na Twoje konto.

8. Przyspieszenie badań

Uczenie maszynowe może pomóc instytucjom szkolnictwa wyższego w rozwijaniu ich projektów badawczych. Te narzędzia mogą znajdować połączenia między punktami danych znacznie szybciej i dokładniej niż ludzie, dzięki czemu mogą szybciej odkrywać nowe rzeczy.

Zastosowanie uczenia maszynowego w swoich badaniach da Ci więcej możliwości uczenia innych. Tempo wiedzy ludzkiej jako całości przyspieszy, spływając z szkolnictwa wyższego do klas podstawowych.

Uczenie maszynowe zmienia edukację

Uczenie maszynowe w edukacji jest wciąż stosunkowo nowym zjawiskiem, ale już daje duże nadzieje. Zarówno nauczyciele, uczniowie, jak i rodzice odniosą korzyści, gdy technologie te zostaną udoskonalone i wdroży je więcej szkół. System edukacji stanie się sprawiedliwszy, bezpieczniejszy, bardziej angażujący i skuteczniejszy.

Przeczytaj także Czy maszyny staną się bardziej artystyczne niż ludzie?