Взгляд в будущее: ученые рассказали, как машинное обучение меняет современное образование

Читати цю новину російською мовою
Взгляд в будущее: ученые рассказали, как машинное обучение меняет современное образование
Нравится вам это или нет, но искусственный интеллект (ИИ) и один из его подтипов — машинное обучение (МО) — уже стали важной частью нашей повседневной жизни.

Нравится вам это или нет, но искусственный интеллект (ИИ) и один из его подтипов — машинное обучение (МО) — уже стали важной частью нашей повседневной жизни. От использования Google-карт и навигации в социальных сетях до сдачи экзамена в университете — машинное обучение трансформирует буквально все: как мы учимся, общаемся и ведем бизнес.

Но что такое машинное обучение и стоит ли нам беспокоиться о влиянии этой современной технологии? Мы склоняемся к более оптимистическому взгляду. Ниже мы подробно рассмотрим влияние машинного обучения на образование.

Что такое машинное обучение

Чтобы понять, что такое машинное обучение, сначала стоит разобраться с более широкой категорией — искусственным интеллектом. В общих чертах ИИ позволяет компьютерам справляться с задачами, которые обычно выполняют люди. Например, вы можете попросить Siri позвонить вашему другу, использовать карты Google для поиска ресторана или попросить Alexa включить ваш любимый трек.

Если ИИ — это технология, используемая компьютером, чтобы работать как человек, то машинное обучение — это способ, которым компьютер развивает эту способность. То есть машины учатся выполнять действия, которые ранее обычно выполняли люди, что в итоге значительно облегчает нашу жизнь.

Машинное обучение в повседневной жизни

Давайте подробнее рассмотрим несколько примеров того, как ИИ и МО используются в нашей повседневной жизни.

Google-карты

Карты Google строят МО на различных типах данных. Например, данных от местных органов власти, моделях трафика, отзывах пользователей и совокупных данных о местоположении объекта. Таким образом, Google-карты прогнозируют условия движения и выбирают наиболее подходящий маршрут для пользователей.

Uber

Uber использует машинное обучение, чтобы предсказать, во сколько вы прибудете в заданный пункт назначения, каковы вероятные условия движения и какие маршруты стоит выбрать. Кроме того, МО используется для маркетинговых целей, процессов адаптации новых водителей и систем поддержки клиентов.

Игры

Большинство игровых компаний предпочитают не разглашать конкретную информацию о своей интеллектуальной собственности, поэтому о методах машинного обучения в области игр известно не так много. Наиболее популярное применение МО в играх — использование агентов глубокого обучения, которые конкурируют с профессиональными игроками-людьми в сложных стратегических играх. Машинное обучение широко применяется в таких играх, как Atari/ALE, Doom, Minecraft, StarCraft и в автомобильных гонках. Другие виды игр (например, слоты онлайн-казино) также разрабатываются с помощью МО. Кстати, вы можете сами попробовать разобраться в том, как применяется МО, играя в бесплатные слоты. На сайте вы можете найти более 7780+ игровых автоматов с различными типами игр от лучших поставщиков слотов. Играйте и испытывайте классические слоты, видеослоты и 3D-слоты совершенно бесплатно, не загружая ничего. Вся информация доступна на сайте.

Машинное обучение в образовании

Адаптивное обучение

Адаптивное обучение — это процесс использования машинного обучения и искусственного интеллекта для разработки персонализированных стратегий обучения. Конечная цель этого процесса — улучшение методологии обучения и прогресса учащихся.

Программное обеспечение для адаптивного обучения, такое как Prodigy classK12 и OLI, используется для персонализации образовательного процесса. Оно адаптируется к особенностям учащегося в режиме реального времени. ИИ даже может использоваться в качестве исполнителя академических заданий. Например, используя МО с такими приложениями, как Jarvis, искусственный интеллект способен писать даже эссе.

Данные из упомянутых приложений помогают педагогам выделить студентов, которым нужно больше времени на определенную тему, или тех, кому был бы полезен другой стиль обучения. Кроме того, учащиеся могут использовать полученную с помощью искусственного интеллекта информацию для самостоятельного изменения своих стратегий обучения.

Преимущества адаптивного обучения:

  • учащиеся могут сами определить свои слабые стороны;
  • возможность работать в своем собственном темпе;
  • повышенная вовлеченность студентов;
  • предоставление важной информации об успеваемости;
  • обеспечение более структурированной системы поддержки для студентов;
  • постоянное улучшение и персонализация подхода преподавания;
  • помощь в разработке более эффективных систем оценивания;
  • онлайн-оценивание.

Аналитика обучения

Используя передовое программное обеспечение на основе МО, учителя могут собирать различные типы данных об успеваемости, прогрессе, стиле обучения и развитии учащихся. Затем они используют эти данные для адаптации своей практики преподавания и принятия более эффективных решений.

Преимущества аналитики:

  • измерение ключевых показателей эффективности;
  • поддержка развития учащихся;
  • помощь в разработке институциональных стратегий.

Приложения, использующие МО в образовании

Существует множество приложений на основе Машинное обучение, созданных для сектора образования, — от базовых инструментов проверки на плагиат до полноценных платформ, использующих аналитику данных. Например, iTalk2Learn, платформа для изучения математики с открытым исходным кодом. Также, на основе МО было построено Brainly, образовательное приложение и платформа для учителей, учащихся и родителей.

В заключение

Как видите, машинное обучение уже оказывает огромное влияние на сектор образования: будь то упрощение процесса обучения для студентов или помощь учителям в разработке лучших стратегий преподавания. Искусственный интеллект и машинное обучение обладают почти безграничным потенциалом для повышения эффективности, создания персонализированных планов обучения, измерения показателей успеха и повышения удовлетворенности студентов. Образование в том виде, в каком мы его знаем сейчас, может уйти в прошлое, уступив место новым формам обучения.

Источник: Власти.нет

  • 157
  • 22.02.2022 15:10

Коментарі до цієї новини:

Останні новини

Головне

Погода