Как машинное обучение приносит пользу онлайн-образованию
Искусственный интеллект и машинное обучение меняют практически все отрасли, включая онлайн-образование. Внедрение технологий AI и ML позволяет создавать индивидуальный контент и персонализированные пути обучения, улучшает отслеживание результатов и процессы управления.
По мере того, как онлайн-обучение становилось все более распространенным из-за глобальной карантина из-за пандемии COVID-19, все больше и больше людей стали смотреть на него с интересом, и его развитие ускорилось. В этой статье я хочу рассказать о том, как электронное обучение выигрывает от технологий машинного обучения.
Совершенствование систем управления обучением
Для того чтобы дистанционное образование было эффективным, необходимы особая виртуальная среда и специальные инструменты обучения, такие как системы управления обучением (LMS). Использование машинного обучения и анализа данных при разработке функций LMS делает LMS более гибкой и в целом улучшает процесс обучения. Например, это оптимизирует работу учителей, поскольку упрощает управление ресурсами.
Более того, оно может предоставить студентам виртуальных помощников, которые помогут им учиться. Это важно, потому что, согласно исследованию, посвященному роли преподавателя в работе со смешанным контентом, учащиеся могут потерять интерес или хуже адаптироваться к процессу обучения, если они предоставлены сами себе. В то время как в традиционной модели образования преподаватель владеет знаниями и играет обучающую роль в процессе обучения, в дистанционном образовании студент берет на себя всю ответственность. Удобная среда, включающая виртуальную помощь’ может повысить адаптивность учащихся и снизить стресс.
Настройка контента
Материалы, адаптированные к потребностям каждого учащегося, станут новой нормой электронного обучения. Технологии ML позволяют собирать и анализировать множество различных данных и создавать более релевантный контент.
Давайте возьмем в качестве примера онлайн-образовательную платформу. Машинное обучение можно использовать для изучения содержания онлайн-курсов и оценки их качества. Более того, анализ данных ML может показать, как учащиеся взаимодействуют с контентом, хорошо ли они понимают материалы и соответствует ли сложность уровню данного учащегося. Следующий шаг — скорректировать контент на основе этой информации, что сделает обучение более эффективным. Такие приложения ML, как распознавание образов, также повышают актуальность рекомендаций по новым курсам.
Персонализация процесса обучения
Настраивать можно не только контент. С ML мы можем сделать весь процесс обучения более персонализированным. Если вы когда-либо изучали иностранные языки с помощью мобильного приложения, вы, возможно, заметили, что карточки со словами, которые вы уже знаете, как правило, показываются все реже и реже. Это хорошо известная система, которая называется интервальным повторением. Его работа основана на вводе данных пользователем. Система пригодится, когда нужно запомнить слова или другие фрагменты информации.
Машинное обучение может дать нам возможность создавать более сложные алгоритмы и программы, которые анализируют поведение пользователей в целом. Затем оно может замедлить или ускорить процесс обучения, предоставить больше информации по определенной теме или предложить быстрее перейти на следующий уровень.
Точная обратная связь
Возможно (и к счастью), ML и искусственный интеллект не смогут заменить учителей. Но эти технологии могут вывести помощь в обучении на новый уровень. Например, крупные онлайн-курсы обычно не могут предоставить каждому посетителю персонализированную обратную связь, поскольку у преподавателей нет ресурсов для предоставления такого количества надлежащих отзывов. Передовые технологии могут изменить ситуацию, потому что ML упрощает преподавателям индивидуальное отслеживание процесса обучения. Скажем, система соберет все данные, создаст инфографику и предоставит ее преподавателю, который, в свою очередь, сможет выработать рекомендации для учащихся. Некоторые системы обучения уже предлагают этот тип взаимодействия.
Возможно, что дальнейшее развитие машинного обучения в обработке естественного языка может помочь в создании программного обеспечения, которое отслеживает прогресс учащегося, делает соответствующие комментарии и дает значимую обратную связь даже без участия человека-посредника.
Автоматизация административных задач
Управление процессами обучения онлайн отнимает столько же времени и напрягает, как и выполнение этого в автономном режиме, но здесь вы обычно имеете дело с еще большим количеством данных. И да, подобные рутинные обязанности — это именно те задачи, которые приходят на ум, когда мы думаем о том, что передать машинам.
Что ж, интеллектуальная автоматизация ускоряет рутинную административную работу, предоставляя преподавателям больше времени для создания более качественных материалов или общения со студентами. Программное обеспечение, берущее на себя все скучные управленческие задачи, вероятно, является одной из самых больших мечтаний учителей, которые хотят посвятить свое время реальному преподаванию.
Примеры использования машинного обучения в образовательных проектах
Платформа электронного обучения Netex Learning создала обучающее облако, которое позволяет создавать обучающие системы с настройкой контента, самооценкой, геймификацией и многим другим.
Edtech project MobyMax использовал ML для внедрения системы, которая помогает учителям организовывать учебный процесс, создавать персонализированные уроки, улучшать оценки и геймифицировать классы.
Платформа инструментов обучения Quizlet Learn использует машинное обучение для обработки данных из учебных сессий пользователей. На основе анализа данных платформы адаптируют учебные наборы, чтобы сделать обучение более эффективным.
Решение для автоматического анализа текста M-Write было разработано Мичиганским университетом для того, чтобы студенты могли лучше усваивать сложный материал с помощью письма. Оно анализирует вводные задания по написанию, чтобы расставить приоритеты среди студентов, нуждающихся в помощи.
Калифорнийский университет в Беркли разработал инструмент для подсчета очков и выставления оценок Grade scope с поддержкой ML. Этот ассистент автоматизирует процесс выставления оценок на экзаменах, тестах и заданиях в больших классах, состоящих из нескольких сотен студентов.
Заключение
Индустрия электронного обучения становится все больше и сильнее по мере роста спроса на нее. Внедрение машинного обучения различными способами улучшает электронное обучение. Оно становится конкурентной особенностью онлайн-курсов и трансформирует опыт онлайн-занятий. Сегодня люди, которые покупают онлайн-обучение, хотят не только получить некоторую информацию, но и сделать ее персонализированной. В этом контексте интеграция технологий машинного обучения становится необходимым условием для повышения успеваемости учащихся и управления онлайн-образованием.
Сообщение Как машинное обучение приносит пользу онлайн-образованию появились сначала на Мы любим спорт.