Saturs
- Pielāgota mācīšana
- Labāki novērtējumi
- Pielāgoti stundu plāni
- Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
- Pielāgota atsauksme
- Karjeras ceļa pareģošana
- Secinājums
Avots: Haywiremedia / Dreamstime.com
Izņemšana:
Mašīnmācība revolucionāri ietekmē mācību stundu pasniegšanu un skolēnu mācīšanos.
Mašīnmācība potenciāli var no jauna noteikt ne tikai izglītības iegūšanas veidu, bet arī veicināt studentu kvalitatīvu mācīšanos. Droši vien vissvarīgākā mašīnmācīšanās lomas sastāvdaļa mācīšanā ir pielāgota mācīšana. Ar mašīnu apguvi mēs attālināmies no visiem vienādi piemērota metodoloģijas. Mašīnmācība sola nodrošināt pielāgotu mācīšanu klasē, nodrošinot reāllaika atgriezenisko saiti, pamatojoties uz individuālu studentu uzvedību un citiem faktoriem. Tas uzlabo iespējas labāk mācīties. Mašīnmācībai ir svarīga loma arī novērtējumos, novēršot aizspriedumus. (Lielajiem datiem liela nozīme ir arī izglītības tendencēm. Lasiet vairāk sadaļā Kā lieli dati var revolucionizēt izglītību.)
Ļaujiet mums izpētīt mašīnmācības ietekmi izcilības pasniegšanā.
Pielāgota mācīšana
Pielāgota mācīšana ir tiešs pretstats visiem piemērotajiem metodēm vai filozofijai. Tajā ņemtas vērā individuālās studentu spējas, mācīšanās ātrums, fona, reakcija un citi mainīgie. Tas apstrādā datus reālā laikā un sniedz atgriezenisko saiti skolotājam, lai skolotājs varētu nekavējoties atpazīt skolēna uzmanības novēršanu vai sliktu reakciju un veikt koriģējošas darbības. Tas potenciāli var uzlabot studentu līdzdalību un procesa rezultātus. Mašīnmācība spēs izskaidrot jēdzienus, kā arī izvirzīt mērķus atsevišķiem studentiem. No otras puses, skolotāji varēs izsekot, vai studenti spēj sagremot jēdzienus. Balstoties uz šīm atsauksmēm, pedagogi var attiecīgi mainīt vai modificēt metodoloģiju, mācību programmu vai tēmas. Rezultāts ir precīzāks un mērķtiecīgāks indivīdiem. Vienkārši izsakoties, mašīnmācība veic analītiku, pamatojoties uz individuālu studentu datiem, un lēmumu pieņemšanas procesu padara automātisku un vienveidīgu.
Labāki novērtējumi
Novērtēšana ir galvenā mācību nozares sastāvdaļa. Mašīnmācīšanās tehnoloģija var palīdzēt skolotājiem objektīvi novērtēt vai novērtēt testus un sniegt atgriezenisko saiti. Mašīnmācīšanās lietojumprogrammas var veikt novērtējumu un iegūt atzīmes. Mašīnas rūpējas par procesu, novēršot cilvēka iejaukšanos un palīdzot no procesa noņemt cilvēku aizspriedumus vai aizspriedumus.
Tomēr tajā pašā laikā mums jāatceras, ka novērtēšanu veic ar mašīnmācīšanās algoritmiem, pamatojoties uz datu plūsmu. Tāpēc katrā atsevišķā gadījumā var būt nepieciešama zināma cilvēku iejaukšanās. Piemēram, tādos gadījumos kā pētniecības darba novērtēšana, interaktīvs darbs, mutvārdu pārbaude utt., Joprojām ir nepieciešama zināma cilvēka iejaukšanās. Kopumā vērtēšanas process tiek padarīts racionālāks, precīzāks un objektīvāks, izmantojot mašīnmācību.
Pielāgoti stundu plāni
Līdz šim stundu plāni ir sastādīti vispārīgi, tāpēc visiem studentiem tie ir vienādi plāni. Tomēr studentiem ir dažāda veida mācīšanās spējas, tāpēc viens un tas pats stundu plāns var nebūt ideāls visiem studentiem. Iedomājieties scenāriju, kurā students var ātri mācīties, izmantojot vizuālus attēlus / attēlus / diagrammas, bet viņam tiek dots uz mācību bāzes balstīts materiāls - students var cīnīties ar šī materiāla apguvi.
Pirms AI un mašīnmācības nebija praktiska paņēmiena, kā to atklāt un atrast iespējamo risinājumu. Rezultātā tas rada milzīgu spiedienu uz studentu un dažreiz noved pie neveiksmes, lai gan studentam varēja būt labs potenciāls. Ja materiāls būtu iesniegts tikai savādāk, students, iespējams, būtu to viegli sapratis un iemācījies.
AI lietojumprogrammas ir lielisks risinājums šai situācijai. Pielāgotie stundu plāni potenciāli var uzlabot mācīšanos, jo šī tehnoloģija ļauj novērtēt studentu datus un noteikt labākās metodes, kā studenti var mācīties. Tas arī noteiks labāku priekšmetu kartēšanu, pamatojoties uz studentu interesi.
Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
Jūs nevarat uzlabot savas programmēšanas prasmes, kad nevienam nerūp programmatūras kvalitāte.
Pielāgota atsauksme
Atgriezeniskā saite ir svarīga jebkuras mācību sistēmas sastāvdaļa. Arī mācīšanā atgriezeniskā saite ir viena no vissvarīgākajām sastāvdaļām. Kad mēs runājam par atgriezenisko saiti, tas nozīmē 360 grādu atgriezenisko saiti. Šeit tas tiek piemērots gan studentam, gan skolotājam. Mašīnmācība analizē studenta datus (vērtēšana, interese, vērtējums, uzvedība utt.) Un sniedz atgriezenisko saiti. Mašīnmācība arī analizē skolotāju datus (mācīto priekšmetu, mācību metodi, pieņemšanu utt.) Un sagatavo atsauksmes. Šīs atsauksmes palīdz abām pusēm. Studenti spēj saņemt konstruktīvas atsauksmes un rīkoties atbilstoši, lai iegūtu labākus rezultātus. No otras puses, skolotāji var pielāgot sevi, lai nodrošinātu labāku mācīšanas pieredzi.Kamēr skolotājs jau sniedz studentu atsauksmes, mašīnmācība notiks vēl dziļāk. Tajā tiks novērtēta studentu izturēšanās, atbildes un vēsturiskie dati, izdarīti secinājumi, kas balstīti uz datiem, un sniegtas objektīvas atsauksmes. Runājot par novērtējumiem, tas novērš cilvēku aizspriedumus, vienlaikus sniedzot atsauksmes.
Karjeras ceļa pareģošana
Šī ir viena no jomām, kurā studenti var sajaukt un pieņemt lēmumu, kas var nedarboties vislabākajā veidā. Studenta karjeras ceļš ir ļoti svarīgs viņu nākotnei. Ja ceļu neizvēlas uzmanīgi, rezultāts var būt neapmierinātība un vilšanās. Kopumā lēmumu par studenta karjeras ceļu var lielā mērā ietekmēt vairāki faktori, ieskaitot ģimenes profesiju, vecākus un kaimiņus - un, protams, visienesīgākās karjeras iespējas. Tomēr trūkst vissvarīgākā: interese individuālā studenta. Šeit liela loma var būt AI un mašīnu apguvei. Mašīnmācīšanās lietojumprogrammas karjeras ceļa prognozēšanai spēj izsekot studentu interesei, spējām un nepatikšanām. Tas analizē studentu uzvedību un reakcijas. Balstoties uz analīzi, tas var diezgan precīzi paredzēt interešu jomas, kurās students var izcelties. (Plašāku informāciju par progresīvāko izglītību skatiet sadaļā Izglītībai ir jāgriežas mākonī.)
Secinājums
Mākslīgais intelekts un mašīnmācība ārkārtīgi ietekmē mācību nozari. Pirms AI / mašīnmācības ieviešanas parasti tika izmantota vispārēja, visiem piemērota pieeja. Tā rezultātā studenti bija spiesti mēģināt pielāgot savu mācīšanās stilu stundas plānam, nevis otrādi. No otras puses, pedagogi saskārās ar daudzām nepatikšanām, cenšoties izprast studentu vajadzības un iespējamos risinājumus. Tātad mācīšanas pieredze un panākumu līmenis nebija tāds, kā paredzēts. Ar mašīnmācības un AI parādīšanos tā kļūst mērķtiecīgāka, precīzāka un veiksmīgāka. Mašīnmācība, ja tā tiek izmantota, var revolucionizēt mācīšanu, pamatojoties tikai uz datiem. Tuvākajā nākotnē mašīnmācība būs efektīvāka un sniegs vēl labākus rezultātus.