Indholdsfortegnelse:
Maskinlæring kan potentielt omdefinerer ikke kun, hvordan uddannelse leveres, men også skabe kvalitetslæring fra elevernes side. Den vigtigste del af maskinlæringens rolle i undervisningen er sandsynligvis tilpasset undervisning. Med maskinlæring bevæger vi os fra metodikken i én størrelse, der passer til alle. Maskinlæring lover at levere tilpasset undervisning i klassen ved at give feedback i realtid baseret på individuel studerendes adfærd og andre faktorer. Dette forbedrer chancerne for bedre læring. Maskinlæring spiller også en vigtig rolle i vurderinger eller evalueringer ved at fjerne partiske fordele. (Big data spiller også en stor rolle i uddannelsestendenser. I hvordan Big Data kan revolutionere uddannelse.)
Lad os undersøge virkningen af maskinlæring inden for ekspertise i undervisningen.
Tilpasset undervisning
Tilpasset undervisning er det direkte modsætning til metodikken eller filosofien i én størrelse, der passer til alle. Den overvejer individuel studerendes evne, indlæringshastighed, baggrund, respons og andre variabler. Det behandler dataene i realtid og giver feedback til læreren, så læreren kan genkende markering af elevernes opmærksomhed eller dårlig reaktion straks og tage korrigerende handlinger. Dette kan potentielt forbedre studerendes deltagelse og i processen de samlede resultater. Maskinlæring vil være i stand til at forklare koncepterne såvel som at sætte målene for de enkelte studerende. På den anden side vil lærerne være i stand til at spore, om eleverne er i stand til at fordøje koncepterne eller ej. Baseret på denne feedback kan undervisere ændre eller ændre metodik, læseplan eller emner i overensstemmelse hermed. Og resultatet er mere nøjagtigt og målrettet for enkeltpersoner. Enkelt sagt gør maskinlæring analysen baseret på individuelle studerendes data og gør beslutningsprocessen automatisk og ensartet.
