5 min lezen

Machine learning voor de onderwijssector: algoritmen, voordelen, voorspellingen

Onderwijs

Machine learning

Machine learning lijkt op het eerste gezicht een ander modewoord in de softwareontwikkeling.Maar als we naar de statistieken en voorspellingen kijken, lijkt het erop dat het gebruik van ML en AI in ons dagelijks leven de enige toekomst zal zijn die we kunnen hebben. Volgens Grand View Onderzoek, de marktomvang voor kunstmatige intelligentie in het onderwijs werd in 2021 geschat op ongeveer 1,8 miljard dollar en zal naar verwachting toenemen met een samengesteld jaarlijks groeipercentage van 36% van 2022 tot 2030.Hoewel het een beetje te ambitieus lijkt, is het vrij waarschijnlijk dat de cijfers reëel zijn omdat de verspreiding van op ML en AI gebaseerde producten en hun efficiëntie al een zekere impact op de markt en bestaande bedrijven heeft laten zien. De meeste moderne onderwijsplatforms implementeren op een of andere manier machine learning-oplossingen om de klantervaring te verbeteren en tegelijkertijd de inkomsten te verhogen, laat staan voor edutainment of puur entertainment.

Het is te kostbaar om ML te negeren voor uw EdTech app.

We beschikken over solide expertise op het gebied van machine learning om je app het concurrentievoordeel te geven dat hij nodig heeft om succesvol te zijn.

Voordelen van machine learning voor EdTech

EdTech verwijst naar online onderwijs, dat in 2019 een hoge vlucht nam als gevolg van de COVID-19 pandemie. Dat is over het algemeen waar omdat EdTech computersoftware en -hardware gebruikt om de traditionele onderwijstheorie en -praktijk in het leerproces te vergroten.

Het implementeren van machine learning en kunstmatige intelligentie was slechts een kwestie van tijd. Maar hoe helpt het studenten en docenten?

Geautomatiseerde tekstanalyse

Dankzij geautomatiseerde tekstanalyse kunnen docenten hun studenten snel en nauwkeuriger feedback geven. Zoals bestudeerd door verschillende onderzoekers, kunnen educatieve organisaties, door gebruik te maken van algoritmen voor machine learning onder toezicht, systemen bouwen die het informatieve deel van de studenten ’ -teksten kunnen extraheren, analyseren, en geef bepaalde feedback op hun kennis.Dergelijke oplossingen kunnen niet alleen de efficiëntie van het leren verhogen door preciezere en tijdige antwoorden te geven, maar ook elk misverstand of conflict tussen docenten en studenten uit de weg ruimen door elke mogelijkheid van vooringenomenheid uit te sluiten.

Gepersonaliseerd en adaptief leren

Dergelijke oplossingen brengen meer veelzijdigheid in het leerproces, wat de algemene efficiëntie van het onderwijsproces kan beïnvloeden.

Door het gebruik van gepersonaliseerde en adaptieve leertools kunnen docenten en studenten zich aanpassen aan elkaars behoeften door het lesmateriaal, de planning en het tempo aan te passen. Studenten kunnen de onderwerpen kiezen waarin ze echt geïnteresseerd zijn, terwijl tutoren in staat worden gesteld meer gepersonaliseerde leerervaringen te creëren met een verhoogde effectiviteit.

Verhoging van de efficiëntie

Ook het automatiseren van administratieve processen met ML-tools kan de efficiëntie van het onderwijs drastisch verhogen. Algoritmen kunnen bijna alles doen, van handmatig routinewerk tot het bijhouden van aanwezigheid tot het automatisch verzenden van huiswerk en colleges naar de apparaten van de studenten. Met alle bespaarde middelen kunnen docenten meer tijd besteden aan persoonlijke consulten of complexere en praktijkgerichte taken voor studenten maken.

Leeranalyse

Learning analytics is ook een geweldig hulpmiddel om meer informatieve feedback te geven aan zowel studenten als docenten. Door de omgeving en de vorderingen van een individu te onderzoeken, kan een analist sterke en zwakke punten van iemand zien en naar voren brengen, wat ertoe moet leiden dat het onderwijsproces wordt aangepast aan de huidige omstandigheden en de efficiëntie van het studeren toeneemt.

Voorspellende analyses

Met dit instrument kunnen docenten hun studenten helpen bij het aanwijzen van sterke en zwakke punten. Dergelijke kaders kunnen bijvoorbeeld voorspellen of het ene vak wel of niet succesvol is en het andere vak niet. Daardoor zullen studenten hun inspanningen tijdens het leerproces veel efficiënter kunnen verdelen en zal het onderwijs over het algemeen van hogere kwaliteit zijn.

Evalueren van beoordelingen

Door gebruik te maken van de bovengenoemde technologieën kunnen instrumenten voor machine learning en kunstmatige intelligentie het beoordelingsproces ook verbeteren. Zo kunnen verschillende soorten toetsen worden geautomatiseerd en gerandomiseerd zonder verlies van beoordelingsprecisie. Ook kan een combinatie van tekstanalyse-instrumenten en learning analytics worden gebruikt om de prestaties van studenten tijdens schriftelijke examens te laten zien en hoe hun omgeving hun resultaten heeft beïnvloed.

Belangrijkste technologieën voor de ontwikkeling van EdTech

Python

Python is een van de populairste programmeertalen voor het creëren en opzetten van ML- en AI-toepassingen. Hiermee kunnen ontwikkelaars op een snelle en kosteneffectieve manier dergelijke oplossingen bouwen en implementeren.

Java

Java is een platformonafhankelijke taal, waardoor het zeer geschikt is voor webservers voor educatieve platforms. Gezien het grote aantal bibliotheken voor machine learning kan Java niet alleen worden gebruikt voor de webserver van educatieve platforms, maar ook om een systeem te bouwen dat helpt bij het kiezen van de juiste opleiding (als voorbeeld). Java-servers houden de belasting goed, dus zijn ze een goed hulpmiddel voor het maken van streaming colleges, cursussen en online leren.

Node.js

In vergelijking met Python kan Node.js winnen als een product een snellere back-end nodig heeft. Ook heeft deze programmeertaal een groot aantal bibliotheken die het mogelijk maken complexe oplossingen te implementeren met geïntegreerde machine learning algoritmen.

Google Cloud ML

Google Cloud is een goede keuze voor een kosteneffectieve oplossing die snel en gemakkelijk kan worden aangepast. Het vergt geen hardwaremogelijkheden en blijft toch volledig functioneel. Hun Vertex AI heeft ingebouwde mogelijkheden voor het snel implementeren en gemakkelijk onderhouden van letterlijk alles op het gebied van ML in de cloud.

Computer Visie API

De computer visie API van Microsoft Azure kan het leren verbeteren door de hulpmiddelen te geven voor het analyseren van visuele gegevens zoals foto's en video's. ML-modellen die zijn getraind met computervisie kunnen een groter aantal taken uitvoeren op een groot aantal gebieden.

AWS

Amazon biedt softwareontwikkelaars een scala aan tools voor machine learning en data analytics. De bekendste zijn AWS Sagemaker en AWS Lex.

AWS Sagemaker is een handige tool voor het ontwikkelen, implementeren en beheren van machine learning en data analytics toepassingen.

Met AWS Lex kunnen ontwikkelaars elke dialooggebaseerde uitbreiding van het huidige leersysteem maken, van chatbots tot spraakgestuurde virtuele assistenten. Dit is een krachtig hulpmiddel om meer meeslepende en effectieve hulpmiddelen voor zelfonderwijs te creëren.

Machine learning in het onderwijs: succesverhalen

Zoals gezegd zijn ML en op AI gebaseerde oplossingen ons leven al binnengedrongen en dat zal niet veranderen. Het aanbevelingssysteem van Netflix is niet het enige dat gaande is, evenmin als de live captioning van Google. Dergelijke oplossingen helpen mensen al om te leren.

Grammarly

Grammarly is een online schrijfassistent die u kan helpen om duidelijkere, nauwkeurigere en interessantere teksten te schrijven.

Ze worden beschouwd als de beste grammaticacontrole-applicatie van dit moment en hebben miljoenen gebruikers over de hele wereld.

SchooLinks

SchooLinks is een platform voor school- en carrièreklaarheid dat tutoren helpt studenten voor te bereiden op het echte toekomstige leven. Het combineert traditionele methodologische hulpmiddelen met gloednieuwe ervaringen voor studenten en eenvoudigere organisatie en onderhoud voor docenten.

Quizlet

Quizlet is een Amerikaans bedrijf dat leren mogelijk maakt door middel van flashcards. Studenten kunnen onderwerpen over elk onderwerp leren in een gepersonaliseerde gamified vorm die de efficiëntie van het opdoen van kennis verhoogt.

Innowise's online coaching platform

Onze software-engineers hebben een eLearning-platform van de grond af opnieuw opgebouwd waarmee studenten online cursussen kunnen volgen en mentoren hun kennis kunnen verspreiden.

De oplossing biedt web- en desktopapplicaties waarmee docenten hun cursussen kunnen delen met studenten over de hele wereld. Om de cursussen beter af te stemmen op elke specifieke student heeft Innowise een op ML gebaseerd recommender systeem geïmplementeerd, evenals verschillende data-analyse tools waarmee de inhoud kan worden aangepast aan de behoeften van de gebruikers. Als gevolg daarvan biedt het platform gebruikers meer gepersonaliseerde cursusaanbevelingen en heeft het een toename van 2700% in data-analyseprocessen laten zien. Meer informatie over het project op de link.

Machine learning is een onderdeel van Onderwijs 4.0

De technologische vooruitgang komt dagelijks en het is moeilijk te voorspellen of een nieuw hulpmiddel of kader perfect in ons leven zal passen of in een oogwenk zal verdwijnen. Verschillende dingen hebben het echter gemaakt en zullen niet meer weggaan.

Machine learning is daar één van. Met zoveel informatie op het web en zoveel activiteiten in het onderwijs hebben we allemaal wel wat hulp nodig in een gloednieuwe wereld van Onderwijs 4.0.

Wij beschikken namelijk al over instrumenten om dergelijke bijstand te verkrijgen, wij moeten ze alleen nog aanvaarden en in onze dagelijkse levensstijl introduceren.

FAQ

Hoe wordt machine learning gebruikt in de onderwijssector?

Machine learning zorgt voor een revolutie in de onderwijssector door leerervaringen te personaliseren, administratieve taken te automatiseren en gegevensgedreven inzichten te verschaffen. Adaptieve leerplatforms gebruiken algoritmen voor machinaal leren om educatieve inhoud op maat te maken op basis van de vooruitgang van individuele leerlingen, waardoor begrip en betrokkenheid worden geoptimaliseerd.

Wat zijn de voordelen van het integreren van machine learning in onderwijshulpmiddelen en -systemen?

Allereerst resulteert de integratie van machine learning in het onderwijs in een efficiëntere, adaptieve en datagestuurde leeromgeving. De ML-technologie maakt gepersonaliseerde leerervaringen mogelijk door de inhoud aan te passen aan de behoeften van individuele leerlingen, verhoogt de betrokkenheid van leerlingen en geeft real-time feedback. Machine learning automatiseert administratieve taken, zoals beoordeling en evaluatie, waardoor docenten meer tijd overhouden.

Zijn er uitdagingen of beperkingen bij het toepassen van machine learning in het onderwijs?

Ja, het toepassen van machine learning in het onderwijs brengt uitdagingen met zich mee. Het waarborgen van de privacy en veiligheid van gegevens, het aanpakken van vooroordelen in algoritmen en het handhaven van ethische overwegingen zijn primaire aandachtspunten. Daarnaast vereist de integratie van machinaal leren aanzienlijke investeringen in infrastructuur en middelen.

Bedankt voor de beoordeling!

Bedankt voor het commentaar!

Dmitry Nazarevich CTO

Datum: 08 dec 2022

Inhoudsopgave

Beoordeel dit artikel:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 beoordelingen)

Gerelateerde inhoud

Blog

De kracht van AR en VR inzetten in moderne trainingsprogramma's

Blog

Hoe wij de geneeskunde veranderen met VOKA

Bracht ons een uitdaging?

Naam

Bedrijf

E-mail

Telefoon

Bericht Voeg projectgegevens alsjeblieft, duur, technische stapel, IT-professionals nodig en andere relevante informatie toe

Neem een spraakbericht over uw
project op om het ons beter te helpen begrijpen

Voeg indien nodig aanvullende documenten bij

Bestand uploaden

Je kunt maximaal 1 bestand van 2MB bijvoegen. Geldige bestanden: pdf, jpg, jpeg, png

Wij wijzen u erop dat wanneer u op de verzendknop klikt, Innowise uw persoonsgegevens verwerkt in overeenstemming met ons Privacybeleid om u van de juiste informatie te voorzien.

Wat gebeurt er nu?

Na ontvangst en verwerking van uw aanvraag, nemen wij binnenkort contact met u op om uw projectbehoeften in detail te beschrijven en een NDA te ondertekenen om de vertrouwelijkheid van informatie te garanderen.

Na het bestuderen van de vereisten, stellen onze analisten en ontwikkelaars een projectvoorstel met de omvang van de werkzaamheden, teamgrootte, tijd en kosten schattingen.

Wij regelen een ontmoeting met u om het aanbod te bespreken en tot een overeenkomst.

We tekenen een contract en beginnen zo snel mogelijk aan uw project te werken mogelijk.

Machine learning voor de onderwijssector: algoritmen, voordelen, voorspellingen