차례:
기계 학습은 교육 제공 방식뿐만 아니라 학생들의 양질의 학습을 촉진 할 수 있습니다. 교육에서 기계 학습의 역할에서 가장 중요한 부분은 맞춤형 교육입니다. 머신 러닝을 통해 모든 규모의 방법론에서 벗어나고 있습니다. 머신 러닝은 개별 학생의 행동 및 기타 요인에 기반한 실시간 피드백을 제공하여 맞춤형 수업을 제공 할 것을 약속합니다. 이것은 더 나은 학습의 기회를 향상시킵니다. 기계 학습은 편견을 제거함으로써 평가 또는 평가에 중요한 역할을합니다. (빅 데이터는 교육 트렌드에서도 큰 역할을 수행합니다. 빅 데이터가 교육을 혁신 할 수있는 방법에서)
우수 교육 분야에서 머신 러닝의 영향을 살펴 보겠습니다.
맞춤형 교육
맞춤형 교육은 모든 규모의 방법론 또는 철학과 정반대입니다. 개별 학생의 적성, 학습 속도, 배경, 응답 및 기타 변수를 고려합니다. 데이터를 실시간으로 처리하고 교사에게 피드백을 제공하여 교사가 학생의주의를 끄는 반응을 나타내거나 응답이 좋지 않은 것을 즉시 인식하고 시정 조치를 취할 수 있습니다. 이것은 잠재적으로 학생의 참여와 전체 결과를 향상시킬 수 있습니다. 기계 학습은 개념을 설명하고 개별 학생의 목표를 설정할 수 있습니다. 반면에 교사는 학생들이 개념을 소화 할 수 있는지 여부를 추적 할 수 있습니다. 이러한 피드백을 바탕으로 교육자들은 그에 따라 방법론, 커리큘럼 또는 주제를 변경하거나 수정할 수 있습니다. 결과는 더 정확하고 개인을 대상으로합니다. 간단히 말해서 기계 학습은 개별 학생 데이터를 기반으로 분석을 수행하고 의사 결정 프로세스를 자동적이고 균일하게 만듭니다.
