5 min lesing

✅ Maskinlæring i utdanning | Fordeler

Summarize article with AI

Maskinlæringser ut til å være et annet moteord innen programvareutvikling ved første øyekast.Men hvis vi ser på statistikken og spådommene, ser det ut til at bruk av ML og AI i vårt daglige liv vil være den eneste fremtiden vi kan ha. IfølgeGrand View Research ble markedsstørrelsen for kunstig intelligens i utdanning verdsatt til rundt 1,8 milliarder amerikanske dollar i 2021 og forventes å øke med en årlig vekstrate på 36% fra 2022 til 2030.Selv om det virker litt for ambisiøst, er det ganske sannsynlig at tallene er reelle fordi spredningen av ML- og AI-baserte produkter og deres effektivitet allerede har vist en viss innvirkning på markedet og eksisterende virksomheter. De flestemoderne utdanningsplattformerimplementere maskinlæringsløsninger på en eller annen måte for å forbedre kundeopplevelsen og samtidig øke inntektene, for ikke å snakke om for edutainment eller ren underholdning.

Det er for kostbart å ignorere ML for EdTech-appen din.

Vi har solid ekspertise innen maskinlæring som gir appen din det konkurransefortrinnet den trenger for å lykkes.

Fordeler med maskinlæring for EdTech

EdTech refererer til nettbasert utdanning, som skjøt fart i 2019 som følge av covid-19-pandemien. Det er generelt sant fordi EdTech bruker dataprogramvare og maskinvare for å supplere tradisjonell pedagogisk teori og praksis i læringsprosessen.

Implementering av maskinlæring og kunstig intelligens var bare et spørsmål om tid. Men hvordan hjelper det studenter og lærere?

Automatisert tekstanalyse

Automatisert tekstanalyse gjør det mulig for lærere å gi studentene sine tilbakemeldinger på en rask og mer presis måte. Som studert avflere forskere, Ved å bruke overvåkede maskinlæringsalgoritmer kan utdanningsorganisasjoner bygge systemer som kan trekke ut den informative delen fra studentenes tekster, analysere dem og gi visse tilbakemeldinger på kunnskapen deres.Slike løsninger kan ikke bare øke læringseffektiviteten ved å gi mer presise og tidsriktige svar, men også fjerne eventuelle misforståelser eller konflikter mellom veiledere og studenter ved å utelukke enhver mulighet for forutinntatte holdninger.

Tilpasset og adaptiv læring

Slike løsninger gir mer allsidighet i læringsprosessen, noe som kan påvirke den generelle effektiviteten i utdanningsprosessen.

Ved å bruke tilpassede og adaptive læringsverktøy kan lærere og studenter tilpasse seg hverandres behov ved å justere læremateriell, tidsplan og tempo. Studentene kan velge fagene de virkelig er interessert i, mens veilederne får mulighet til å skape mer personlige læringsopplevelser med økt effektivitet.

Økt effektivitet

Automatisering av administrative prosesser med ML-verktøy kan også øke effektiviteten i utdanningen dramatisk. Algoritmer kan gjøre nesten alt fra manuelt rutinearbeid til sporing av oppmøte til automatisk sending av lekser og forelesninger til studentenes enheter. Med alle ressursene som spares, kan lærere bruke mer tid på personlige konsultasjoner eller lage mer komplekse og praksisfokuserte oppgaver for studentene.

Læringsanalyse

Læringsanalyse er også et flott verktøy for å gi mer informativ tilbakemelding til både studenter og veiledere. Ved å undersøke et individs miljø og fremgang kan en analytiker se sterke og svake punkter hos en og ta dem opp, noe som bør resultere i å tilpasse utdanningsprosessen til gjeldende forhold og øke effektiviteten i studiene.

Prediktiv analyse

Med dette verktøyet kan veiledere hjelpe studentene sine med å påpeke styrker og svakheter. Slike rammeverk kan for eksempel forutsi en viss suksess i å lære ett fag og mangler i et annet. Som et resultat vil studentene kunne fordele innsatsen sin mye mer effektivt i løpet av læringsprosessen, og samlet sett vil utdanningen være av høyere kvalitet.

Evaluering av vurderinger

By utilizing the technologies mentioned above, machine learning and artificial intelligence tools can also improve the assessment process. For example, several types of tests can be automated and randomized with no loss in evaluation precision. Also, a combination of text analysis tools and learning analytics can be used to show students’ performance during written exams and how their environment affected their results.

Nøkkelteknologier som brukes i EdTech-utvikling

Python

Python is one of the most popular programming languages for creating and setting up ML and AI applications. It allows developers to build and deploy such solutions in a rapid and cost-effective manner.

Java

Java is a cross-platform language, which makes it great for web servers for educational platforms. Given a large number of libraries for machine learning, Java can be used not only for the web server of educational platforms but also used to build a system that helps to choose the right training course (as an example). Java servers keep the load well, so they are a good tool for creating streaming lectures, courses, and online learning.

Node.js

If compared to Python, Node.js can win if a product needs a swifter back-end. Also, this programming language has a great number of libraries that allow deploying complex solutions with integrated machine learning algorithms.

Google Cloud ML

Google Cloud er et godt valg for en kostnadseffektiv løsning som skal være rask og enkel å oppskalere. Det vil ikke ta noen maskinvarefunksjoner mens den forblir fullt funksjonell. Deres Vertex AI har innebygde funksjoner for raskt å distribuere og enkelt vedlikeholde bokstavelig talt hva som helst når det gjelder ML i skyen.

API for datasyn

Microsoft Azures API for datasyn kan forbedre læring ved å gi verktøy for å analysere visuelle data som bilder og videoer. ML-modeller trent med datasyn kan utføre et bredere spekter av oppgaver på en rekke felt.

AWS

Amazontilbyr programvareutviklere en rekke verktøy for maskinlæring og dataanalyse. De mest kjente er AWS Sagemaker og AWS Lex.

AWS Sagemaker er et praktisk verktøy for å utvikle, distribuere og administrere applikasjoner for maskinlæring og dataanalyse.

Med AWS Lex kan utviklere lage en hvilken som helst dialogbasert utvidelse av det nåværende læringssystemet, fra chatbots til stemmestyrte virtuelle assistenter. Dette er et kraftig verktøy for å skape mer engasjerende og effektive selvlæringsverktøy.

Maskinlæring i utdanning: suksesshistorier

As mentioned above, ML and AI-based solutions have already invaded our lives and they won’t change. Netflix’s recommendation system isn’t the only thing going on, nor is Google’s live captioning. Such solutions are already helping people learn.

Grammatisk

Grammarly er en nettbasert skriveassistent som kan hjelpe deg med å skrive klarere, mer nøyaktige og mer engasjerende tekster.

De regnes som det beste grammatikkontrollprogrammet for øyeblikket og har millioner av brukere over hele verden.

SchooLinks

SchooLinks er en plattform for studie- og karriereforberedelse som hjelper skolelærere med å forberede elevene på det virkelige fremtidige livet. Den blander tradisjonelle metodiske verktøy med helt nye opplevelser for elevene og enklere organisering og vedlikehold for veilederne.

Quizlet

Quizlet er et amerikansk selskap som styrker læring gjennom flashcards. Studentene kan lære emner om ethvert emne i en personlig spillbasert form som øker effektiviteten i å tilegne seg kunnskap.

Innowise online coaching-plattform

Våre programvareingeniører har bygget opp en e-læringsplattform fra bunnen av som gjør det mulig for studenter å delta i nettkurs og for mentorer å spre sin kunnskap.

The solution presents web and desktop applications that allow tutors to share their courses with students across the globe. To make the courses more suitable for each particular student, Innowise has implemented an ML-based recommender system as well as several data analytics tools that allow adjusting the content according to the users’ needs. As a result, the platform provides users with more personalized course recommendations and has shown an increase of 2700% in data analysis processes. You can learn more about the project at the link.

Maskinlæring er en del av Utdanning 4.0

Teknologiske fremskritt dukker opp daglig, og det er ganske vanskelig å forutsi om et nytt verktøy eller rammeverk vil passe perfekt inn i livene våre eller forsvinne på et øyeblikk. Flere ting har imidlertid gjort det og kommer ikke til å forsvinne.

Maskinlæring er en av disse. Med så mye informasjon på nettet og så mange aktiviteter på utdanningsområdet trenger vi alle hjelp i en helt ny verden av utdanning 4.0.

Saken er at vi allerede har verktøy for å skaffe oss slik hjelp, vi trenger bare å akseptere dem og introdusere dem i vår daglige livsstil.

FAQ

Hvordan brukes maskinlæring i utdanningssektoren?

Maskinlæring revolusjonerer utdanningssektoren ved å tilpasse læringsopplevelser, automatisere administrative oppgaver og gi datadrevet innsikt. Adaptive læringsplattformer bruker maskinlæringsalgoritmer til å skreddersy pedagogisk innhold basert på den enkelte elevs fremgang, noe som optimaliserer forståelse og engasjement.

Hva er fordelene med å integrere maskinlæring i pedagogiske verktøy og systemer?

First of all, the integration of machine learning in education results in a more efficient, adaptive, and data-driven learning environment. The ML technology enables personalized learning experiences by adapting content to individual student needs, enhances student engagement, and provides real-time feedback. Machine learning automates administrative tasks, such as grading and assessment, freeing up educators’ time.

Finnes det noen utfordringer eller begrensninger ved bruk av maskinlæring i utdanningen?

Ja, å bruke maskinlæring i utdanningen byr på utfordringer. Det handler først og fremst om å sikre personvern og datasikkerhet, håndtere skjevheter i algoritmer og ivareta etiske hensyn. I tillegg krever integrering av maskinlæring betydelige investeringer i infrastruktur og ressurser.

Takk for din vurdering!

Takk for din kommentar!

Philip Tikhanovich Leder for Big Data og AI

Dato: 08. desember 2022

Innholdsfortegnelse

Ranger denne artikkelen:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 anmeldelser)

Kontakt oss

Bestill en samtale eller fyll ut skjemaet nedenfor, så vil vi kontakte deg så snart vi har behandlet forespørselen din.

Navn

Firma

E-post

Telefon

Melding

Send oss en talemelding

Legg ved dokumenter

Last opp fil

Du kan legge ved én fil opptil 2MB. Gyldige filformater: pdf, jpg, jpeg, png.

Ved å klikke Send, samtykker du til at Innowise behandler dine personopplysninger i henhold til vår Personvernerklæring for å gi deg relevant informasjon. Ved å oppgi telefonnummeret ditt, godtar du at vi kan kontakte deg via talesamtaler, SMS og meldingsapper. Samtale-, meldings- og datakostnader kan påløpe.

Du kan også sende oss forespørselen din
til contact@innowise.com

Hva skjer videre?

Når vi har mottatt og behandlet forespørselen din, vil vi kontakte deg for å diskutere prosjektbehovene dine og signere en NDA for å sikre konfidensialitet.

Etter å ha undersøkt dine ønsker, behov og forventninger, vil teamet vårt utarbeide et prosjektforslag med omfang av arbeid, teamstørrelse, tids- og kostnadsestimater.

Vi vil arrangere et møte med deg for å diskutere tilbudet og fastsette detaljene.

Til slutt vil vi signere en kontrakt og starte arbeidet med prosjektet ditt umiddelbart.