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机器学习:机器学习如何影响教育的未来

LuckyMap 2019-02-12 13:41:23


想象一下,你已经十五岁了,而且你将于下周首次前往德里,前往Rashtrapathi Bhavan和Sansad Bhawan参观学校。接下来的一周你将有一份文件提交印度议会运作。你打算如何准备?你如何充分利用旅程?再想象一下,你是公司银行家,并且突然被放在炼油基础设施项目上,你需要在三天内了解整个行业。你如何确保你知道你手头的工作需要什么?

传统学习方法已过时 

因此,在你问机器学习如何改变教育面貌之前,我们需要了解我们如何学习,同时关键的是我们都学习方式又都不同。我们中的一些人在团队中工作良好,而另一些人则宁愿沉默地工作。我们中有些人是触觉的,我们喜欢触摸和感受吸收,而另一些人喜欢想象。学习风格与我们的个性不同,但今天我们仍然教孩子,培养成年人,就像我们都是一样。所以难怪我们中的一些人做得很好,而我们其他人并不是因为我们不聪明,而是因为我们都有不同的学习风格。许多教师试图改变这个问题,无论是网上还是混合的斯坦纳或蒙台梭利,但我们最大的障碍仍然是价格和内容。不断调整课程以适应一个人的需求,这太昂贵且耗时。如果我们的师生比例确实是一对一,每个孩子/成人都会有效地学习,当然,老师也会赞赏学生的学习。在一个完美的世界里,当你想要的时候,你会学到你想要的东西,在你最擅长的事情中学习。不再。机器学习可以实现这一点。 

什么是机器学习?

机器学习不仅仅是一台电脑替代老师。机器学习是将人工智能应用于计算机程序。复杂的算法重点在于开发随着学生互动而发展的计算机程序,从学生那里学习并与学生一起学习,从而使信息更易于获取和使用 这些程序使用这些算法来观察,捕捉趋势,识别模式,然后设计最有意义的教学计划和课程。那么让我们回到我们之前的例子。在您前往Rashtrapathi Bhavan之前,电脑向您提出一些关于您的偏好的基本问题,之后它可能意识到您从卡通中学习得最好,并向您展示解释我们政治系统的卡通片,然后发现您专注于7和晚上9点(青少年倾向于成为夜行动物)创建一个学习系统,以迎合您的时间偏好,并可能开发一款游戏以保持您的兴趣,同时将当前每日新闻头条添加到内容中以使其相关。所以突然间,这位十五岁的孩子正在和他父母一起在晚餐时讨论政治制度和每日头条新闻。但另一个十五岁的人更喜欢触觉学习,所以也许该程序会登录沃尔玛 - Flipkart并购买最新的关于该主题的书 - 在一个小时内交付。 

机器学习的主要目的是计算机程序自动学习,无需人工干预。对于每个人都有不同学习的教育领域来说,这是必不可少的。它有助于协调教师和学生的目标和目标,使其更容易创建个性化学习体验,因为机器不断学习。机器学习在摆脱“一刀切”的教学风格方面也发挥着关键作用,以采用更加个性化的教学法,满足每个学生的学习需求。不仅每个学生的学习速度和风格不同,他们的知识和教育背景也通常很不相同。在这里,它的算法通过数字和自适应学习工具可以识别学生的学习模式,以及他们的优点和缺点。这可以帮助他们创建和发布量身定制的解决方案,使整个学习过程有利于每个学生的才能。 

即使采用更传统的学习模式 - 十名学生为一名,教师仍可获得更多数据。随着教师可以更多地获取有关学生消费内容的大量数据,以及他们在各个主题和主题方面的学习进展,通过分析这些数据点得出的洞察力可以让教师相应地调整课程,并帮助弱势学生落后在他们的课程表上。预测算法也可以为他们在学习时创建合适的学习路径。当学生在自适应学习软件的帮助下浏览课程和课程时,算法可以同时为学习者提供额外的内容,帮助加强他们对他们想要了解的特定概念的掌握。人工智能可以通过分析学生在评估中的表现,找出指导和理解课程内容的空白。例如,如果有相当数量的学生错误地回答了具体的问题,AI算法可以识别学生无法理解哪些概念,然后对学习资料和方法进行必要的修改以更好地理解该主题。 

此外,可以为学生提供及时和适当的反馈,帮助他们克服恐惧或犹豫,在接近老师时怀疑他们。在典型的课堂环境中,学生可能不喜欢在同学面前接受重要的反馈。但是,使用支持人工智能的学习系统,学生可以通过私人通信渠道轻松获得反馈。借助这些反馈,他们可以以不同的方式探讨主题,并提高他们的评估表现。这样,高等教育机构可以提高学生的成功率并制定正确的策略来减少流失率并提高学生的留用率。 

例如,Imarticus Learning在其学习管理系统(LMS)中融入了一套先进的机器学习算法。LMS是基于体验式学习理念而设计的,通过在课程期间“学习”和“回顾”,帮助学习者不断管理和提高他们的表现。同时,LMS可以让教师和学生 - 无论他们身在何处 - 实时连接,合作和分享与课程内容,表现等有关的反馈。

学习目的 - 相关性和即时学习的概念 

另一个主要问题是相关性。我们的传统学习方法是在电脑出现之前建立起来的。例如,我们仍然有大量的教科书,孩子和大学生背着背包,但他们把所有的时间花在智能手机上的社交媒体上。我们想知道他们为什么不读书。其他人喜欢教科书的触感,但希望他们更新。废退已成为传统教学方法和学校的代名词。

废退不仅仅是内容而是内容的类型。让我们回到公司银行家。她真的需要了解炼油业务?如果她有三个小时的话 - 那关于石油化学的多少应该是关于它的业务,所涉及的成本和全球石油市场。机器学习使这种即时学习成为可能。算法根据您的学习目的决定您需要知道的内容。学习的目的是我们完全无视的。

挑战

但机器学习并非没有挑战。如果我们有一个世界,每个人都是万事万物的杰出人物,又是无人可比的世界呢?所有这些增加了技术互动如何影响我们的大脑,特别是那些年幼的孩子,当医生不断告诫我们关于屏幕时间的危险时,我们的第二个挑战是内容创作。谁将创建此内容?我们的老师会发生什么?最后,对于人的因素,教室和人类互动的好处呢?第一部“星际迷航”中有这样的场景,Spock在地面上的半球体内学习,这是一个单独的几乎密闭的空间。因此,机器学习可能会带来瓦肯人的思维方式,非常聪明但缺乏情商。或者可能不是。

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