Innholdsfortegnelse:
Maskinlæring kan potensielt omdefinere ikke bare hvordan utdanning leveres, men også fremme læring av kvalitet fra studentenes side. Sannsynligvis den viktigste delen av rollen som maskinlæring i undervisningen er tilpasset undervisning. Med maskinlæring beveger vi oss bort fra metodikken i én størrelse-passer til alle. Maskinlæring lover å levere tilpasset undervisning i klassen ved å gi tilbakemeldinger i sanntid basert på individuell atferd og andre faktorer. Dette forbedrer sjansene for bedre læring. Maskinlæring spiller også en viktig rolle i vurderinger eller evalueringer ved å fjerne skjevheter. (Big data spiller også en stor rolle i treningene i utdanningen. I How Big Data Can Revolutionize Education.)
La oss utforske virkningen av maskinlæring på området undervisningskvalitet.
Tilpasset undervisning
Tilpasset undervisning er det direkte motsatsen til metodikken eller filosofien som passer til alle størrelser. Den vurderer individuell evne til læring, læringshastighet, bakgrunn, respons og andre variabler. Den behandler dataene i sanntid og gir tilbakemelding til læreren, slik at læreren kan gjenkjenne flagging av elevers oppmerksomhet eller dårlig respons umiddelbart og iverksette korrigerende tiltak. Dette kan potensielt forbedre studentmedvirkning og i prosessen de samlede resultatene. Maskinlæring vil være i stand til å forklare konseptene, samt sette målene for enkeltelever. På den annen side vil lærere kunne spore om elevene klarer å fordøye konseptene eller ikke. Basert på tilbakemeldinger, kan lærere endre eller endre metodikk, læreplan eller emner deretter. Og resultatet er mer nøyaktig og målrettet for enkeltpersoner. Enkelt sagt gjør maskinlæring analysene basert på individuelle studentdata, og gjør beslutningsprosessen automatisk og enhetlig.
