Contenu
- Enseignement personnalisé
- De meilleures évaluations
- Plans de cours personnalisés
- Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
- Commentaires personnalisés
- Prédiction du cheminement de carrière
- Conclusion
Source: Haywiremedia / Dreamstime.com
À emporter:
L'apprentissage automatique est en train de révolutionner la façon dont les leçons sont enseignées et comment les étudiants apprennent.
L’apprentissage automatique peut potentiellement redéfinir non seulement la manière dont l’enseignement est dispensé, mais également favoriser un apprentissage de qualité de la part des étudiants. La partie la plus importante du rôle de l’apprentissage automatique dans l’enseignement est l’enseignement personnalisé. Avec l'apprentissage automatique, nous nous éloignons de la méthodologie unique. L'apprentissage automatique promet d'offrir un enseignement personnalisé en classe en fournissant une rétroaction en temps réel basée sur le comportement de chaque élève et d'autres facteurs. Cela améliore les chances d'un meilleur apprentissage. L'apprentissage automatique joue également un rôle important dans les évaluations, en éliminant les biais. (Les mégadonnées jouent également un rôle important dans les tendances de l'éducation. Pour en savoir plus, voyez comment les mégadonnées peuvent révolutionner l'éducation.)
Laissez-nous explorer l'impact de l'apprentissage machine dans le domaine de l'excellence en enseignement.
Enseignement personnalisé
L'enseignement personnalisé est à l'opposé de la méthodologie ou de la philosophie «one-size-fits-all». Il prend en compte l'aptitude, la vitesse d'apprentissage, les antécédents, la réponse et d'autres variables de chaque élève. Il traite les données en temps réel et fournit un retour d'informations à l'enseignant, afin que celui-ci puisse reconnaître immédiatement le signalement de l'attention des élèves ou une mauvaise réponse et prendre des mesures correctives. Cela peut potentiellement améliorer la participation des étudiants et, dans le processus, les résultats globaux. L'apprentissage automatique sera en mesure d'expliquer les concepts et de définir les objectifs de chaque élève. D'autre part, les enseignants seront en mesure de savoir si les élèves sont capables de digérer les concepts. Sur la base de ces commentaires, les éducateurs peuvent modifier ou modifier la méthodologie, le programme ou les sujets en conséquence. Et, le résultat est plus précis et ciblé pour les individus. En termes simples, l’apprentissage automatique effectue l’analyse basée sur les données individuelles des élèves et rend le processus de prise de décision automatique et uniforme.
De meilleures évaluations
L'évaluation est une partie importante de l'industrie de l'enseignement. La technologie d'apprentissage automatique peut aider les enseignants à évaluer ou à évaluer les tests de manière objective et à fournir un retour d'information. Les applications d'apprentissage automatique peuvent effectuer l'évaluation et fournir des scores. Le processus est pris en charge par les machines, éliminant toute intervention humaine et aidant à éliminer les préjugés ou les préjugés humains du processus.
Cependant, dans le même temps, nous devons nous rappeler que l'évaluation est effectuée à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique, basés sur le flux de données. Par conséquent, une intervention humaine peut être requise au cas par cas. Par exemple, lors d’évaluations de documents de recherche, de travaux interactifs, d’examens oraux, etc., une intervention humaine est encore nécessaire. Dans l’ensemble, le processus d’évaluation est simplifié, précis et impartial avec l’apprentissage automatique.
Plans de cours personnalisés
À ce jour, les plans de cours ont été élaborés de manière générique, ils sont donc identiques pour tous les élèves. Cependant, les élèves ont différents types de capacités d'apprentissage, de sorte qu'un même plan de cours peut ne pas être idéal pour tous les élèves. Imaginez un scénario dans lequel un élève est capable d'apprendre rapidement à l'aide de représentations visuelles / chiffres / schémas, mais où il / elle reçoit un matériel d'étude à base pédagogique - l'étudiant peut avoir du mal à apprendre le matériel.
Avant l'IA et l'apprentissage automatique, il n'y avait pas de moyen pratique de détecter cela et de trouver une solution possible. En conséquence, cela impose énormément de pression à l'élève et conduit parfois à un échec, bien que l'élève ait pu avoir un bon potentiel. Si le matériel n’avait été présenté que différemment, l’élève l’aurait peut-être facilement compris et appris.
Les applications d'intelligence artificielle sont une excellente solution à cette situation. Les plans de cours personnalisés peuvent potentiellement améliorer l'apprentissage, car la technologie peut évaluer les données des élèves et déterminer les meilleures méthodes d'apprentissage. Cela permettra également de mieux cartographier les sujets en fonction de l’intérêt des élèves.
Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
Vous ne pouvez pas améliorer vos compétences en programmation lorsque personne ne se soucie de la qualité des logiciels.
Commentaires personnalisés
La rétroaction est une partie importante de tout système d’apprentissage. Dans le domaine de l’enseignement également, le retour d’information est l’un des éléments les plus importants. Lorsque nous parlons de rétroaction, cela signifie une rétroaction à 360 degrés. Ici, il s’applique à la fois aux étudiants et aux enseignants. L'apprentissage automatique analyse les données des élèves (classement, intérêt, score, comportement, etc.) et fournit un retour d'information. L’apprentissage automatique analyse également les données des enseignants (matière enseignée, méthode d’enseignement, acceptation, etc.) et prépare le retour d’information. Cette rétroaction aide les deux parties. Les étudiants peuvent obtenir des commentaires constructifs et agir en conséquence pour obtenir de meilleurs résultats. D'autre part, les enseignants sont capables de s'ajuster pour offrir une meilleure expérience d'enseignement.Bien que l'enseignant fournisse déjà des commentaires aux élèves, l'apprentissage automatique ira plus loin et plus loin. Il évaluera le comportement des élèves, les réponses et les données historiques, aboutira à des conclusions basées sur des données et fournira une rétroaction objective. Quant aux évaluations, elles élimineront la possibilité de préjudice humain tout en fournissant un retour d’information.
Prédiction du cheminement de carrière
C'est un domaine dans lequel les étudiants peuvent être désorientés et prendre une décision qui pourrait ne pas fonctionner pour le mieux. Le cheminement de carrière d’un étudiant est très important pour son avenir. Si le chemin n'est pas choisi avec soin, frustration et déception peuvent en résulter. De manière générale, la décision de carrière d’un étudiant peut être grandement influencée par un certain nombre de facteurs, notamment la profession familiale, les parents et les voisins - et, bien entendu, par les options de carrière les plus lucratives. Cependant, la chose la plus importante manque: le l'intérêt de chaque élève. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent jouer ici un rôle majeur. Les applications d’apprentissage automatique pour la prédiction de parcours permettent de suivre l’intérêt, les aptitudes et les aversions des étudiants. Il analyse le comportement et les réactions des élèves. Sur la base de l’analyse, il permet de prédire de manière fiable les domaines d’intérêt dans lesquels l’élève peut exceller. (Pour en savoir plus sur l'éducation de pointe, voir L'éducation doit passer au cloud.)
Conclusion
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ont un impact considérable sur l'industrie de l'enseignement. Avant l'introduction de l'IA et de l'apprentissage automatique, une approche générique, à taille unique, était couramment utilisée. En conséquence, les élèves ont été obligés d’essayer d’adapter leur style d’apprentissage au plan de la leçon plutôt que l’inverse. D'autre part, les éducateurs rencontraient beaucoup de problèmes, essayant de comprendre les besoins des étudiants et les solutions possibles. Ainsi, l'expérience d'enseignement et le taux de réussite n'étaient pas conformes aux attentes. Avec l'avènement de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, il devient de plus en plus ciblé, précis et performant. L'apprentissage automatique, s'il est exploité, peut révolutionner l'enseignement basé uniquement sur des données. Dans un proche avenir, l'apprentissage automatique sera plus efficace et produira des résultats encore meilleurs.