Machine learning в образованието

Machine learning е вид изкуствен интелект, който кара компютрите да извършват конкретни действия без да им бъде зададена команда.

Приблизително време за четене: 1m 1s

Анализирайки големи масиви от данни, компютрите могат да идентифицират модели на поведение, да предвиждат събития или да правят прогнози.

Machine learning вече има много предложения – Amazon Ви препоръчва книги, Google Ви информира колко време остава до следващата Ви среща, автономните автомобили се управляват сами.

Днес, обаче, няма да говорим за това как големите корпорации се възползват от „умната“ технология, а как тя може да бъде приложена в сферата на образованието.

Приложения на machine learning в образователната сфера

• Анализ на обучението, с чиято помощ се създават модели на знанията на обучаемите, които да се използват за даване на автоматизирана или персонализирана обратна връзка.

• Анализ на съдържанието, с чиято помощ да се извършва организиране и оптимизиране на различните му елементи – оценяване, обучителни видеа и др..

• Алгоритми за планиране, които търсят оптимални за обучаемите начини на преподаване и обучение.

• Системи за оценяване, които проверяват задачите на обучаемите, откриват плагиатство и др..

• В когнитивната психология machine learning може да се използва за валидиране на настоящите теории и развиване на нови идеи.

• Активно учене – персонализирано избиране на начин на оценяване и видове обучителни ресурси – според нуждите на конкретния обучаем.

• В системите за електронно обучение може да се идентифицира на кои глави, страници или изображения обучаемият е прекарал най-много време, т.е. кои части от обучението му са се сторили най-интересни.

Можем да Ви помогнем в създаването на обучения? Свържете се с нас на тел.: +359 878 685 304 или e-mail: office@nitbg.com.

Както виждате, machine learning е технологията, която може да ни помогне да направим образованието по-персонализирано, съобразено с индивидуалните нужди на обучаемия и неговите потребности.

Източник: http://www.gettingsmart.com/2015/11/8-ways-machine-learning-will-improve-education/.

Често задавани въпроси

Какво представлява machine learning?

Machine learning е вид изкуствен интелект, който позволява на компютрите да извършват конкретни действия без да им бъде зададена команда. Чрез анализ на големи масиви от данни системите могат да разпознават модели на поведение, да предвиждат събития и да правят прогнози. Това го прави полезен в различни сфери, включително образованието.

Как machine learning може да се приложи в образованието?

Machine learning може да се използва за по-персонализирано обучение, съобразено с нуждите на конкретния обучаем. Сред основните приложения са анализ на обучението, анализ на съдържанието, алгоритми за планиране и системи за оценяване. Технологията подпомага и създаването на автоматизирана или персонализирана обратна връзка.

Как machine learning помага за персонализирано обучение?

Чрез анализ на данни за обучаемите machine learning може да създава модели на знанията им и да избира най-подходящия начин на обучение. Така се прилага активно учене, при което се подбират конкретни видове оценяване и обучителни ресурси според нуждите на ученика или студента. Това прави обучението по-индивидуално и ефективно.

Може ли machine learning да се използва за оценяване на задачи?

Да, в образованието machine learning се използва в системи за оценяване, които проверяват задачите на обучаемите. Такива системи могат също да откриват плагиатство. Това улеснява процеса на оценяване и подпомага по-обективната проверка на резултатите.

Как machine learning подпомага електронното обучение?

В системите за електронно обучение machine learning може да идентифицира кои глави, страници или изображения са привлекли най-много внимание на обучаемия. Така се разбира кои части от материала са били най-интересни. Получената информация може да се използва за подобряване и оптимизиране на учебното съдържание.

Какви ползи носи machine learning за образователната сфера?

Machine learning помага образованието да стане по-персонализирано и съобразено с индивидуалните потребности на обучаемите. Технологията може да се използва за анализ на обучението, оптимизиране на съдържание, по-добро планиране и автоматизирано оценяване. Така се подобрява както обучението, така и начинът, по който се представя учебният материал.