Варианты использования машинного обучения в электронном обучении
Введение:
Машинное обучение произвело революцию во многих отраслях, включая индустрию электронного обучения. Электронное обучение, также известное как онлайн-обучение или дистанционное обучение, становится все более популярным за последнее десятилетие, и его рост ускорился из-за пандемии COVID-19. С помощью алгоритмов машинного обучения платформы электронного обучения могут предложить учащимся персонализированный опыт обучения, повысить их вовлеченность и улучшить результаты обучения.
В этом блоге мы обсудим некоторые из наиболее распространенных вариантов использования машинного обучения в электронном обучении и приведем примеры каждого варианта использования.
Сценарий 1: персонализированное обучение
Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные учащихся, такие как их история обучения, предпочтения и успеваемость, чтобы создавать индивидуальные пути обучения для каждого ученика. Персонализированное обучение помогает поддерживать вовлеченность и мотивацию учащихся, поскольку содержание и занятия адаптированы к их индивидуальным потребностям и интересам.
Пример: Нойтон
Knewton — это адаптивная обучающая платформа, которая использует алгоритмы машинного обучения для предоставления учащимся индивидуального опыта обучения. Платформа использует данные об успеваемости, поведении и предпочтениях учащихся для создания персонализированных путей обучения, которые адаптируются к потребностям каждого ученика.
Сценарий 2. Интеллектуальные системы обучения
Интеллектуальные системы обучения используют алгоритмы машинного обучения, чтобы предоставить учащимся индивидуальную обратную связь и рекомендации. Эти системы могут анализировать успеваемость и поведение учащихся в режиме реального времени, чтобы предоставлять целевую обратную связь, которая помогает учащимся улучшать свои навыки.
Пример: обучение Карнеги
Carnegie Learning — это интеллектуальная система обучения, которая использует алгоритмы машинного обучения для предоставления персонализированной обратной связи и рекомендаций студентам. Платформа анализирует успеваемость и поведение учащихся, чтобы определить области, в которых им нужна помощь, и предоставляет индивидуальную обратную связь, чтобы помочь им улучшить свои навыки.
Сценарий использования 3. Прогнозная аналитика
Предиктивная аналитика использует алгоритмы машинного обучения для анализа данных о поведении учащихся, успеваемости и других переменных для прогнозирования результатов, таких как успехи учащихся или отсев. Предиктивная аналитика может помочь платформам электронного обучения выявлять учащихся, которые рискуют бросить учебу, и предлагать целенаправленные меры, чтобы помочь им не сбиться с пути.
Пример: обучение Civitas
Civitas Learning — это платформа, использующая прогнозную аналитику для выявления учащихся, которые рискуют бросить учебу. Платформа анализирует данные учащихся, такие как оценки, посещаемость и вовлеченность, чтобы определить учащихся, которым нужна дополнительная поддержка, и предлагает целевые вмешательства, чтобы помочь им не сбиться с пути.
Сценарий 4. Системы рекомендаций по содержанию
Системы рекомендации контента используют алгоритмы машинного обучения, чтобы рекомендовать контент учащимся на основе их предпочтений и истории обучения. Эти системы могут помочь учащимся открыть для себя новый контент, соответствующий их интересам и целям обучения.
Пример: Курсера
Coursera — это платформа электронного обучения, которая использует алгоритмы машинного обучения, чтобы рекомендовать контент учащимся на основе их истории обучения и предпочтений. Платформа анализирует такие данные, как зачисление на курсы, завершение курсов и результаты викторин, чтобы рекомендовать курсы и контент, актуальные для каждого учащегося.
Сценарий 5. Обработка естественного языка (NLP)
Обработка естественного языка (NLP) использует алгоритмы машинного обучения для анализа человеческого языка. НЛП можно использовать в электронном обучении для анализа письма и речи учащихся, чтобы обеспечить обратную связь и рекомендации.
Пример: грамматически
Grammarly — это платформа, основанная на НЛП, которая обеспечивает обратную связь с учениками. Платформа анализирует написанное учащимися, чтобы выявить ошибки и предоставить предложения по улучшению.
Вывод:
Машинное обучение оказало значительное влияние на индустрию электронного обучения, и были реализованы различные варианты использования, чтобы улучшить учебный процесс для студентов. Алгоритмы машинного обучения, от персонализированного обучения до предиктивной аналитики, рекомендаций по содержанию, интеллектуальных систем обучения и обработки естественного языка, позволили платформам электронного обучения предложить учащимся индивидуальный учебный процесс. Поскольку индустрия электронного обучения продолжает развиваться, становится ясно, что машинное обучение будет продолжать играть жизненно важную роль в повышении качества обучения студентов.
