교실에서 머신 러닝을 사용하면 각 학생에게 맞춤화된 교육 경험을 제공할 수 있습니다. 학생들은 자신의 속도를 설정하고, 자신의 속도에 맞춰 지시를 따르고, 이 설정에서 무엇을 배울지 선택할 수 있습니다 시장검증.
구식 교사들은 기계가 생각하고 학습할 수 있다는 사실에 적응하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 그들에게 ML이 교육 분야를 뒤흔들 것이라고 권고하는 것은 일반적으로 누구의 관심도 끌지 못합니다. 그럼에도 불구하고 언젠가는 이 새로운 현실을 이해해야 합니다.
이 개념을 처음 접하는 독자들을 위해 ML은 “사실적 전략을 활용하여 PC가 정보를 통해 “학습”(즉, 특정 작업에 대한 실행을 논리적으로 더욱 발전)할 수 있도록 하는 소프트웨어 엔지니어링 분야로, 명시적으로 사용자 지정되지 않은” 것으로 정의됩니다. 예를 들어, 교육에서 우리는 학습 시험과 컴퓨터 추론에서 ML을 봅니다.
이 글에서는 머신 러닝이 훈련 분야에 어떤 6가지 방해 요소를 가져올지 살펴보겠습니다.
생산성 확대. 인간이 만든 의식으로서의 머신 러닝 수업은 담임 교사, 계획 수립 등과 같은 책임을 수행함으로써 강사의 효율성을 높일 수 있습니다. 따라서 교사는 AI가 수행할 수 없는 심부름에 집중할 수 있으며, 인간의 손길이 필요합니다.
학습 조사. 학습 조사를 통한 머신 러닝 인증은 강사가 인간의 마음을 활용하여 수집할 수 없는 정보로 지식을 습득하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 한계에서 PC는 정보에 대한 심오한 침투를 수행하고, 방대한 양의 콘텐츠 비트를 걸러내고, 교육 및 학습 과정에 중요한 영향을 미치는 연관성과 종결을 만들 수 있습니다.
예측 조사. 머신 러닝 과정을 예지적 시험으로 활용하면 앞으로 일어날 일에 대한 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 중학교 학생들의 통합 기록에 대한 정보 인덱스를 활용하여 예지적 조사를 통해 학업적 실망이나 ACT나 SAT와 같은 정규화된 시험에서 예측된 점수로 인해 어떤 것이 존재할지 알 수 있습니다.
다양한 학습. 다양한 학습으로서의 머신 러닝 훈련은 어려움을 겪는 학생을 교정하거나 재능 있는 학생에게 도전하는 데 활용될 수 있습니다. 다양한 학습은 학생의 프레젠테이션을 지속적으로 분석하고 그 정보로 인해 보여주는 기술과 교육 계획을 변경하는 혁신 기반 또는 온라인 학교 시스템입니다. AI가 헌신적인 숫자 관련 멘토와 맞춤형 헌신을 만난다고 생각하세요.
맞춤형 학습 . 맞춤형 학습으로서의 ML은 모든 학생에게 개별화된 교육적 경험을 제공하는 데 활용될 수 있습니다. 맞춤형 학습은 학생이 학습을 지도하고, 자신의 속도에 맞춰 진행하며, 때때로 무엇을 배울지에 대한 결론을 내리는 교육 모델입니다. 바람직하게는 맞춤형 학습을 활용하는 교실에서 학생은 자신이 관심 있는 것을 선택하고, 교육자는 학생의 이점에 맞게 교육 프로그램과 규범을 맞춥니다.
평가. 인공 추론으로서의 머신 러닝은 인간보다 더 정확하게