技术正在迅速改变教育。 各级学校都采用了远程学习和智能板等工具，这场技术革命远未结束。 机器学习开始改变这个行业。
这些算法识别数据中的趋势和模式，收集人类可能错过的信息并随着时间的推移而自我改进。 你每天都会在 Alexa 和社交媒体算法等领域看到机器学习，而现在，它正在扩展到教育领域。
以下是机器学习影响教育的八种方式。
1. 自动化非教学任务
机器学习将改变教育的最基本但最有用的方法之一是自动化非教学任务。 教师花费超过 他们时间的50％ 在诸如日程安排和文书工作之类的事情上，让他们更少的时间专注于学生。
机器学习可以处理重复的行政工作，而您则可以专注于作为教师最擅长的事情：教学。 这样，您可以避免倦怠，学生会得到更多关注，从而获得更好的教育成果。
“机器学习可以自动化管理任务，让教师有更多时间专注于学生。”
2. 监控学生的成功
机器学习算法还可以分析学生记录以评估他们的表现。 他们可以使用这些数据来预测结果，例如突出哪些学生有辍学的风险。
有了这些见解，您可以在为时已晚之前进行干预并做出反应以解决问题。 您可以帮助有风险的学生在学校和以后的生活中取得成功。
3. 个性化课程
每个学生 有独特的学习方式，所以不同的教学方法对每个学生都会有不同程度的功效。 机器学习可以分析与课程相关的表现，以确定哪种方法最适合每个孩子。
然后，这些技术可以帮助您为每个学生个性化课程材料。 当每个人都以最适合他们的方式学习时，教育成果将会得到改善。
“每个学生都有独特的学习方式，机器学习可以确定最适合每个孩子的学习方式。”
4. 提供 24/7 支持
聊天机器人是机器学习最熟悉的例子之一。 您可能会从客户服务网站认出他们，但他们也可以改善教育。 这些机器人可以为需要家庭作业帮助或有疑问的学生提供全天候支持。
聊天机器人不能取代教师，但它们可以回答简单的问题并将人们引导到他们需要的资源。 像 Duolingo 这样的学习应用程序已经以这种方式使用机器学习，因此学校也可以这样做。
5. 让教育更容易获得
机器学习还可以使教育更容易获得。 自然语言处理 (NLP) 可以自动将材料翻译成不同的语言或提供隐藏式字幕，以帮助残疾学生或非母语人士理解课程。 或者，人工智能可以确定哪些学分可以转移，从而更容易转学或申请大学。
6. 让考试更公平
一些机构已经开始 使用 NLP 给论文评分，节省时间，同时消除评分过程中的任何偏见或干扰。 将其应用于更多考试领域将有助于确保评分更公平，为更多学生提供更好的成功机会。
同样，机器学习可以写出更公平的考试。 算法可以调整测试材料，甚至个性化它们，以匹配不同的学习方式或趋势，从而吸引更广泛的学生。
“机器学习可以在个性化测试材料的同时消除评分中的偏见和干扰。”
7. 提高安全性
随着学校实施额外的数字技术，更多的学生数据面临风险。 机器学习可以帮助减轻这些风险，在保持孩子信息私密的同时实现创新。
自动化的网络安全工具可以监控网络中的可疑活动，在访问敏感信息之前阻止潜在的违规行为。 同样，他们可以了解不同用户在学校网络上的行为，识别其他人何时可能入侵了您的帐户。
8. 加速研究
机器学习可以帮助高等教育机构扩展他们的研究项目。 这些工具可以比人类更快、更准确地找到数据点之间的联系，因此它们可以帮助您更快地发现新事物。
将机器学习应用到您的研究中，您可以教给他人更多。 整个人类知识的步伐将会加快，从高等教育蔓延到小学课堂。
机器学习正在改变教育
教育中的机器学习仍然是一个相对较新的现象，但它已经显示出巨大的前景。 随着这些技术的改进和更多学校的实施，教师、学生和家长都将受益。 教育系统将变得更公平、更安全、更有吸引力和更有效。
