8 способов, которыми машинное обучение повлияет на образование

Технологии быстро меняют образование. Школы всех уровней внедрили такие инструменты, как дистанционное обучение и смарт-доски, и эта технологическая революция далека от завершения. Машинное обучение начинает трансформировать отрасль.

Эти алгоритмы распознают тенденции и закономерности в данных, собирая информацию, которую люди могут упустить, и со временем совершенствуя свои навыки. Вы видите машинное обучение каждый день в таких вещах, как Alexa и алгоритмы социальных сетей, а теперь оно распространяется и на образование.

Вот восемь способов, которыми машинное обучение повлияет на образование.

1. Автоматизация задач, не связанных с обучением

Один из самых простых, но полезных способов, с помощью которых машинное обучение изменит образование, — это автоматизация задач, не связанных с обучением. Учителя тратят более 50% своего времени на таких вещах, как планирование и оформление документов, что дает им меньше времени, чтобы сосредоточиться на учениках.

Машинное обучение может справиться с повторяющейся административной работой, в то время как вы сосредоточитесь на том, что вы делаете лучше всего как учитель: обучении. Таким образом, вы избегаете эмоционального выгорания, а учащиеся получают больше внимания, что приводит к лучшим результатам в учебе.

«Машинное обучение может автоматизировать административные задачи, чтобы дать учителям больше времени, чтобы сосредоточиться на учениках». 

2. Мониторинг успеваемости учащихся

Алгоритмы машинного обучения также могут анализировать записи учащихся для оценки их успеваемости. Они могут использовать эти данные для прогнозирования результатов, например, для выявления учащихся, которые рискуют бросить учебу.

С помощью этих идей вы можете вмешаться и отреагировать на проблемы, пока не стало слишком поздно. Вы можете помочь учащимся из групп риска добиться успеха в школе и в дальнейшей жизни.

3. Персонализация уроков

Каждый студент имеет уникальный стиль обучения, поэтому разные методы обучения будут иметь разный уровень эффективности для каждого ученика. Машинное обучение может анализировать успеваемость, связанную с уроками, чтобы определить, какие подходы лучше всего подходят для каждого ребенка.

Эти технологии помогут вам персонализировать материалы урока для каждого учащегося. Результаты обучения улучшатся, если каждый будет учиться так, как ему больше всего подходит.

«У каждого ученика уникальный стиль обучения, и машинное обучение может определить, что лучше всего подходит для каждого ребенка». 

4. Обеспечение круглосуточной поддержки 24 дней в неделю

Чат-боты — один из самых известных примеров машинного обучения. Вы, вероятно, узнаете их по сайтам обслуживания клиентов, но они также могут улучшить образование. Эти боты могут оказывать круглосуточную поддержку учащимся, которым нужна помощь с домашним заданием или у которых есть вопросы.

Чат-боты не могут заменить учителей, но они могут отвечать на простые вопросы и направлять людей к нужным им ресурсам. Обучающие приложения, такие как Duolingo, уже используют машинное обучение таким образом, поэтому школы могут сделать то же самое.

5. Сделать образование более доступным

Машинное обучение также может сделать образование более доступным. Обработка естественного языка (NLP) может автоматически переводить материалы на разные языки или предоставлять скрытые субтитры, чтобы помочь учащимся с ограниченными возможностями или не носителям языка понять уроки. В качестве альтернативы ИИ может определить, какие кредиты подлежат передаче, что упростит смену школы или поступление в университет.

6. Сделать экзамены более честными

Некоторые учреждения начали использование НЛП для оценки эссе, экономя время и устраняя любую предвзятость или отвлекающие факторы от процесса оценивания. Применение этого к большему количеству областей экзамена поможет обеспечить более справедливую оценку, давая большему количеству студентов больше шансов на успех.

Точно так же машинное обучение могло бы сдавать более честные экзамены. Алгоритмы могут корректировать материалы тестирования, даже персонализировать их, чтобы они соответствовали различным стилям или тенденциям обучения, привлекая более широкий круг учащихся.

«Машинное обучение может устранить предвзятость и отвлечь внимание от оценивания при персонализации материалов тестирования». 

7. Повышение безопасности

Больше данных учащихся подвергается риску, поскольку школы внедряют дополнительные цифровые технологии. Машинное обучение может помочь снизить эти риски, внедряя инновации и сохраняя конфиденциальность информации детей.

Автоматизированные инструменты кибербезопасности могут отслеживать сети на предмет подозрительной активности, блокируя потенциальные нарушения безопасности, прежде чем получить доступ к конфиденциальной информации. Точно так же они могут узнать, как разные пользователи ведут себя в школьных сетях, распознав, когда кто-то еще мог взломать вашу учетную запись.

8. Ускорение исследований

Машинное обучение может помочь высшим учебным заведениям расширить свои исследовательские проекты. Эти инструменты могут находить связи между точками данных намного быстрее и точнее, чем люди, поэтому они могут помочь вам быстрее открывать новые вещи.

Применение машинного обучения к вашим исследованиям даст вам больше возможностей для обучения других. Темп человеческого знания в целом ускорится, просачиваясь от высшего образования к начальным классам.

Машинное обучение меняет образование

Машинное обучение в образовании все еще является относительно новым явлением, но оно уже подает большие надежды. Учителя, учащиеся и родители выиграют от совершенствования этих технологий и их внедрения во все большем количестве школ. Система образования станет более справедливой, безопасной, увлекательной и эффективной.

Читайте также Станут ли машины более артистичными, чем люди