مجله هوش مصنوعی شهاب
آموزش و تحصیل ، برای دانش و علاقه خوب است، اما یادگیری ماشین برای بازدهی اطلاعات خوب است!
این گفته چقدر می تواند درست باشد؟ برداشت من از این گزاره این است که یادگیری می تواند در تمام ابعاد زندگی جادو کند. ورزش ، سرگرمی ، آموزش ، تکنولوژی و از این قبیل. ما در عصر تکنولوژی زندگی می کنیم و نقطه عطفی مانند سفر به مریخ ، به واسطه تکنولوژی به موفقیت دست یافته است.
بحث در مورد یادگیری ماشین ، مفهومی است که به ماشین اجازه می دهد از مثال ها و تجربه ها یاد بگیرد. این ماشین ها ، کد نویسی نمی کنند ولی به جای آن ، از داده ها در یک الگوریتم کلی استفاده می کنند. الگوریتمی که ماشین می سازد ، مبتنی بر منطق داده های معین است.
به زبان ساده ، می توان آن را به عنوان رشته ای از علوم رایانه تعریف کرد که با استفاده از تکنیک های آماری ، توانایی ” یادگیری ” را به سیستم های رایانه ای می دهد که موجب بهبود تدریجی عملکرد یک وظیفه خاص با داده ، می شود. بنابراین می توان بدون نیاز به برنامه ریزی ، این کار را انجام داد. به عنوان مثال، در آموزش ، ما می بینیم که یادگیری ماشین در تحلیل یادگیری و هوش مصنوعی با موفقیت عمل می کند.
یادگیری ماشین در آموزش ، نوعی یادگیری شخصی است که می تواند برای ارائه یک تجربه تحصیلی شخصی به هر دانشجو مورد استفاده قرار گیرد. در اینجا، دانشجویان برای یادگیری خود راهنمایی می شوند، می‌توانند با سرعت مورد نظر خود پیش بروند و در مورد آنچه که می خواهند یاد بگیرند، تصمیم گیری کنند.
اشتیاق به یادگیری را افزایش دهید. با انجام این کار ، هرگز پیشرفتتان متوقف نخواهد شد!
” Anthony J. D’Angelo “
استفاده از یادگیری ماشین در حوزه آموزش
موارد زیر، کاربرد های اصلی یادگیری ماشین در زمینه آموزش هستند :
۱- یادگیری انطباقی
نام دیگر یادگیری انطباقی ، خود معرف است. این نوع یادگیری عملکرد دانشجویان را بصورت بلادرنگ تجزیه و تحلیل می کند و بر اساس این داده های بدست آمده، روش های تدریس و برنامه درسی را اصلاح می کند. این کار به داشتن تعامل شخصی کمک می کند و سعی می کند برای آموزش بهتر با دانشجو هماهنگ شود. این نرم افزار به ارائه پیشنهاد مسیرهای یادگیری که دانشجو باید طی کند ، کمک می کند. دانشجویان پیشنهادات را از روی مطالب و دیگر روش‌های یادگیری از نرم افزار دریافت می کنند.
۲- افزایش بازدهی
یادگیری ماشین قابلیت سازماندهی و مدیریت برنامه درسی و محتوای بهتر را دارد. به این ترتیب، به تقسیم وظایف کمک می کند و توانایی هر کسی را درک می کند. همچنین به تجزیه و تحلیل این که چه کاری برای استاد و چه کاری برای دانشجو مناسب تر است ، کمک می کند. کار اساتید و دانشجویان را آسان تر کرده و باعث خرسندی و آسایش خاطر آن ها از تحصیل می شود. این امر همچنین، علاقه و اشتیاق آن ها به مشارکت و یادگیری را افزایش می دهد. بنابراین ، موجب افزایش بهره وری آموزش می شود.
همچنین این پتانسیل را دارد تا با انجام وظایفی مانند مدیریت کلاس، زمانبندی و … به مربیان کمک کند. بنابراین ، مربیان می توانند روی وظایفی تمرکز کنند که با هوش مصنوعی انجام نمی گیرند و نیاز به دخالت انسان دارند.
۳- تحلیل یادگیری
بارها پیش آمده که استاد هنگام تدریس گیر می کند. به همین دلیل ، دانشجویان درک درستی از مفهوم مطلب پیدا نمی کنند. با تحلیل یادگیری، استاد می تواند داده ها را بررسی کند و اطلاعات به دست آورد. او می تواند بخش هایی از مطالب را تغییر دهد، آن ها را توضیح دهد و سپس ارتباط و نتیجه‌گیری ایجاد کند. این کار می تواند تاثیر مثبتی بر فرآیند آموزش و یادگیری داشته باشد.
جدا از این، تحلیل یادگیری مسیرهایی را که دانشجو باید طی کند، پیشنهاد می کند. دانشجویان می توانند با دریافت پیشنهادهای مربوط به مطالب و سایر روش های یادگیری از این نرم افزار بهره مند شوند.
۴- تحلیل پیشگویانه
تحلیل پیشگویانه در آموزش ، به شناخت ذهنیت و نیازهای دانشجویان می پردازد که به نتیجه گیری در مورد اتفاقاتی که ممکن است در آینده رخ دهد کمک می کند. با آزمون های کلاسی و نتایج میان ترم ، می توان فهمید که کدام دانشجویان قرار است در امتحان عملکرد خوبی داشته باشند و چه دانشجویانی زمان سختی را سپری خواهند کرد. این کار به کادر آموزشی و والدین کمک می کند که هوشیار باشند و اقدامات لازم را انجام دهند. به این ترتیب، می توان به دانشجو به روش بهتری کمک کرد تا بتواند روی موضوعات ضعیف خود کار کند.
۵- یادگیری شخصی
این یکی از بهترین کاربردی هایی است که یادگیری ماشین ارائه می دهد، زیرا قابلیت شخصی سازی دارد و نیازهای فردی از این طریق مورد توجه قرار می گیرند. از طریق این مدل آموزشی ، دانشجویان می توانند یادگیری خود را هدایت کنند. آن ها می توانند سرعت خود را داشته باشند و تصمیم بگیرند چه چیزی را چگونه یاد بگیرند. آن ها می توانند دروس مورد علاقه خود، استاد موردنظر و برنامه درسی ، استاندارد ها و الگویی که می‌خواهند از آن پیروی کنند را انتخاب کنند.
۶- ارزیابی تکالیف
در گذشته پیشرفته ترین فناوری های سیستم آموزش ، محدود به تشخیص دهنده پاسخنامه ( OMR ) بود. این مدل ها با استفاده از نرم افزار طراحی پاسخنامه OMR ایجاد شده اند و یک نقطه شاخص سیاه رنگ داشت که در گوشه صفحه قرار می گرفت. بطور مشابه ، یادگیری ماشین می تواند در قالب هوش مصنوعی برای ارزیابی تکالیف و امتحانات دانشجویان ، بسیار دقیق تر از انسان، مورد استفاده قرار گیرد. اگرچه به مقداری ورودی توسط انسان نیاز است، اما هنگامی که ماشین کار را انجام می دهد، نتایج اعتبار بیشتری خواهند داشت ، زیرا قابلیت اطمینان بالاتر و احتمال خطای کمتری وجود دارد.
خلاصه
با افزایش آگاهی از اهمیت آموزش در مناطق روستایی و شهری ، تغییرات چشمگیری بوجود آمده است. به درستی گفته می شود که ” اگر شما یک مرد را تعلیم دهید ، یک نفر را تربیت کردید ، اما اگر یک زن را تعلیم دهید ، یک خانواده ( جامعه ) را تربیت می کنید “. مدتی طول می‌کشد تا مربیان مدارس قدیمی از یادگیری ماشین استفاده کنند. اما بزودی، همه متوجه خواهند شد که یادگیری ماشین در عرصه آموزش و کل جامعه تحول ایجاد خواهد کرد.
مقاله یادگیری ماشین در حوزه آموزش جالب بود؛ نه؟ نظرات و پیشنهادات خود را با ما به اشتراک بگذارید.
