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机器学习能否成为教育领域的最佳解决方案

2021-02-03 10:26:18来源:

当前时代的教室不仅在扩展以使用更多的技术和数字工具,而且还在从事机器学习

随着我们进入21世纪,教室中的技术变得越来越普及。笔记本电脑正在取代我们的教科书,在我们的智能手机上,我们可以学习几乎所有想要的东西。社交媒体变得无处不在,我们使用技术的方式已经改变了我们充分生活的方式。

技术已成为远程教育计划的核心组成部分。它增强了教师和学生的数字化联系,并交换了材料和学生的工作,保留了“人脉”,这对于年轻人的成长非常重要。增强的联系和个性化的体验可以使教育工作者认识到学习技能的机会并增强学生的潜力。

因此,当今时代的教室不仅在扩展以使用更多的技术和数字工具,而且还在从事机器学习。

机器学习是人工智能(AI)元素,它使机器或计算机可以从所有先前的知识中学习并做出明智的决策。机器学习的架构涉及收集和存储丰富的信息集合,并将其转变为标准化的知识库,以供不同领域的各种使用。通过专注于机器学习,教育者可以节省教育领域的非课堂实践时间。

例如,教师可以使用虚拟助手在家里直接为学生工作。这种形式的帮助有助于改善学生的学习环境,并可以促进成长和教育成功。

根据ODSC的说法,“ MarketWatch的去年报告显示,教育领域的机器学习将仍然是推动投资的主要行业之一,到2030年美国和中国将成为主要的主要参与者。谷歌和IBM等主要公司正在参与使学校教育更具进步性和创新性。”

机器学习在教育中的用例

分析全方位材料

通过使内容更新为最新内容并适用于确切的要求,在教育中使用机器学习旨在将在线学习领域带入一个新的阶段。怎么样?机器学习技术可以在线评估课程的内容,并有助于评估所提供知识的质量是否符合适用的标准。另一方面,了解用户如何解释数据并理解所解释的内容。然后,用户可以根据他们的特定偏好和专业知识来获取数据,并且整体学习体验将大大增加。

定制学习

这是机器学习的最大应用。它适应性强,可以满足个人需求。学生可以通过该教育系统指导自己的学习。他们可以有自己的速度,并决定学习什么以及如何学习。他们可以选择自己感兴趣的主题,想从中学习的老师以及想要追求的课程,期望和趋势。

有效评分

在教育中,还有机器学习的另一项应用,它涉及成绩和得分。由于在每个在线课程中都会表达大量学生的学习技能,因此给他们评分是一个挑战。机器学习技术使分级过程几秒钟成为问题。在这种情况下,我们将更多地讨论确切的科学。在某些地方,无法用计算机代替教师,但即使在这种情况下,它们也可以有助于增强当前的评分和评估方法。

根据TechXplore的说法,“德国蒂宾根大学和德国维森斯迈丁莱布尼兹研究所和科罗拉多州博尔德大学的研究人员最近研究了机器学习技术在课堂研究中评估学生参与度的潜力。更具体地说,他们设计了一种基于深度神经网络的体系结构,该体系结构可以通过分析在教室环境中收集的视频片段来估算学生的参与度。

他们还提到:“我们使用在课程中收集的相机数据来教授基于深度神经网络的模型来预测学生的参与程度,”进行这项研究的多学科团队的首席HCI研究人员Enkelejda Kasneci告诉TechXplore。“我们在真实数据上训练了我们的模型(例如,基于教室录制的视频对学生的参与水平进行专家评估)。经过培训之后,该模型能够预测,例如,从特定学生在特定时间点获得的数据是表示参与度的高还是低。”

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