Онлайн-обучение продемонстрировало значительный рост за последнее десятилетие, поскольку Интернет и образование в сочетании дают людям возможность приобретать новые навыки. Эта тенденция ускорилась из-за пандемии Covid-19, поскольку все больше колледжей, предприятий и учреждений перешли на удаленную работу. По оценкам Global Market Insights, рынок электронного обучения превысил 315 миллиардов долларов США в 2021 году и будет расти со среднегодовым темпом роста 20% с 2022 по 2028 год. В этом блоге давайте обсудим несколько вариантов использования машинного обучения в области электронного обучения.
Мы наблюдаем внедрение машинного обучения в приложения электронного обучения, поскольку все больше и больше людей предпочитают онлайн-обучение традиционным методам обучения. ИИ и машинное обучение в образовании полностью изменили способы преподавания и обучения: от виртуальных классов до мобильных цифровых курсов и онлайн-справочников. Давайте обсудим некоторые варианты использования AI и ML, поскольку компании Ed-Tech все чаще используют эти технологии.
1. Персонализированное обучение:
Традиционные методологии обучения включали в себя базовую структуру, которой студент должен был следовать, чтобы получить высшее образование или заработать кредиты. Для всех студентов, зачисленных в этот класс, эта структура по существу осталась прежней. В традиционной образовательной системе отсутствовала идея индивидуального обучения для каждого учащегося.
ИИ в образовании гарантирует, что образовательное программное обеспечение будет персонализировано для каждого человека. Кроме того, система поддерживает то, как учащийся интерпретирует различные концепции, с помощью поддерживающих технологий, таких как AI и ML, для корректировки пути обучения каждого человека.
Алгоритмы машинного обучения отслеживают, как учащиеся учатся, и изменяют учебную программу в соответствии с их требованиями. Хорошим примером этого является приложение для изучения языков Duolingo. Он отслеживает грамматические или лексические ошибки пользователя и предлагает соответствующие действия для восполнения пробелов в знаниях.
2. Система рекомендаций курсов:
Есть несколько компаний, занимающихся электронным обучением, которые предлагают различные курсы. Многие абитуриенты не понимают, что они хотят изучать. И тут на помощь приходит ML. Рекомендательная система, построенная с использованием ML, предоставляет непредвзятые советы, в отличие от человека, основанные на интересах пользователя, результатах тестов, академической квалификации и т. д.
3. Использование чат-ботов в качестве виртуальных инструкторов:
Чат-боты — это программное обеспечение, созданное с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта для взаимодействия с людьми. Это программное обеспечение может заменить инструктора по электронному обучению, чтобы развеять простые сомнения учащегося, тем самым сэкономив ему много времени и усилий. С помощью чат-ботов можно сразу и в любое время получить ответы на простые вопросы учащегося, чего не может сделать инструктор.
4. Задание автогрейдеру:
Технологии машинного обучения в электронном обучении обеспечивают объективную проверку знаний учащихся. Вместо того, чтобы сосредотачиваться на том, насколько эффективно учащиеся вспомнили материал, они проверяют свои ответы, чтобы увидеть, насколько хорошо они его поняли.
При обычном обучении преподаватели обычно предпочитают иметь вопросы к заданиям по курсу в формате MCQ, так как их легче оценивать. Благодаря интеграции технологий машинного обучения с электронным обучением стало легко автоматически оценивать задания независимо от того, является ли тип заданного вопроса MCQ или объективным.
Фирма Ed-Tech под названием Quizlet предлагает своим пользователям эту функцию. Их интеллектуальная опция оценивания выходит за рамки простого сравнения ответа учащегося с точным ответом, хранящимся в базе данных. Вместо этого, даже если ответ перефразирован или содержит опечатки или небольшие грамматические ошибки, алгоритм оценивает содержание сказанного и выставляет справедливую оценку.
5. Экзаменационный прокторинг:
Есть вопросы о недобросовестных методах, используемых для сдачи экзаменов и тестов, когда они сдаются онлайн. Контролировать это помогут методы онлайн-прокторинга. Эти системы могут отслеживать действия в браузере, движения лица и глаз, записывать звук и т. д., чтобы определить, использовал ли учащийся нечестные методы для прохождения теста.
6. Расширенная аналитика:
Трудно оценить вовлеченность студента только на основе экзаменационных баллов. Это занимает много времени и очень мало говорит о том, насколько вовлечены учащиеся. Напротив, аналитика, управляемая ИИ, может оценивать количество времени, затраченного на экзамен, количество попыток и другие критерии, связанные с эффективностью. Это может быть использовано для оценки прогресса учащегося, а также для выявления любых пробелов в знаниях учащегося по конкретному материалу курса и предложения наилучших способов их устранения.
В заключение, программное обеспечение и приложения на основе ИИ могут помочь бизнесу электронного обучения больше, чем вы можете себе представить. Поскольку технологические решения на основе искусственного интеллекта успешно решают широкий спектр проблем клиентов, компании и предприятия EdTech тянутся к ним. Можно сказать, что машинное обучение и искусственный интеллект коренным образом изменили то, как мы преподаем и учимся. Несмотря на это, по-прежнему остаются трудности, такие как немотивированные студенты, бросающие учебу до завершения курсовой работы, студенты, которым не хватает лидерских качеств и способностей к работе в команде, неопытные преподаватели и т. д. Компании, занимающиеся электронным обучением, должны решить эти проблемы в будущем, чтобы реализовать весь потенциал. электронного обучения.
