5 min att läsa

Maskininlärning för utbildningsbranschen: algoritmer, fördelar, förutsägelser

Utbildning

Maskininlärning

Dmitry Nazarevich

CTO

Datum: Dec 08, 2022

Uppdatering.: Dec 08, 2022

Maskininlärning verkar vid första anblicken vara ett nytt modeord inom programvaruutveckling.Men om vi tittar på statistiken och förutsägelserna ser det ut som om användningen av ML och AI i vårt dagliga liv kommer att vara den enda framtid vi kan ha. Enligt Grand View Research, marknadsstorleken för artificiell intelligens inom utbildning värderades till cirka 1,8 miljarder US-dollar år 2021 och förväntas öka med en årlig tillväxttakt på 36% från 2022 till 2030.Även om det verkar lite för ambitiöst är det ganska troligt att siffrorna är verkliga eftersom spridningen av ML- och AI-baserade produkter och deras effektivitet redan har visat en viss inverkan på marknaden och befintliga företag. De flesta moderna utbildningsplattformar implementerar lösningar för maskininlärning på ett eller annat sätt för att förbättra kundupplevelsen och öka intäkterna samtidigt, för att inte tala om edutainment eller ren underhållning.

Fördelar med maskininlärning för EdTech

EdTech hänvisar till utbildning på nätet, som blomstrade under 2019 till följd av COVID-19-pandemin. Det är generellt sett sant eftersom EdTech använder datorprogramvara och hårdvara för att förstärka traditionell pedagogisk teori och praktik i inlärningsprocessen.

Att införa maskininlärning och artificiell intelligens var bara en tidsfråga. Men hur hjälper det studenter och lärare?

Automatiserad textanalys

Automatiserad textanalys gör det möjligt för lärare att ge sina elever feedback på ett snabbt och mer exakt sätt. Som studerats av Flera forskare.Genom att använda övervakade algoritmer för maskininlärning kan utbildningsorganisationer bygga system som kan extrahera den informativa delen av elevernas texter, analysera dem och ge viss återkoppling om deras kunskaper.Sådana lösningar kan inte bara öka effektiviteten i inlärningen genom att ge mer exakta svar i rätt tid, utan också undanröja missförstånd och konflikter mellan lärare och studenter genom att utesluta alla möjligheter till fördomsfulla attityder.

Personaliserat och anpassningsbart lärande

Sådana lösningar gör inlärningsprocessen mer mångsidig, vilket kan påverka utbildningsprocessens totala effektivitet.

Genom att använda personliga och adaptiva inlärningsverktyg kan lärare och elever anpassa sig till varandras behov genom att justera läromedel, schema och tempo. Eleverna kan välja de ämnen som de verkligen är intresserade av medan lärarna har möjlighet att skapa mer personliga inlärningsupplevelser med ökad effektivitet.

Ökad effektivitet

Automatisering av administrativa processer med ML-verktyg kan också dramatiskt öka utbildningens effektivitet. Algoritmer kan göra nästan allt från manuellt rutinarbete till att spåra närvaro och automatiskt skicka läxor och föreläsningar till elevernas enheter. Med alla resurser som sparas kan pedagogerna ägna mer tid åt personliga konsultationer eller skapa mer komplexa och praktikfokuserade uppgifter för eleverna.

Analys av inlärning

Läromedelsanalys är också ett utmärkt verktyg för att ge mer informativ feedback till både elever och lärare. Genom att undersöka en individs miljö och framsteg kan en analytiker se starka och svaga punkter hos en person och ta upp dem, vilket bör resultera i att utbildningsprocessen anpassas till rådande förhållanden och öka effektiviteten i studierna.

Prediktiv analys

Med det här verktyget kan lärarna hjälpa sina elever att peka ut styrkor och svagheter. Sådana ramar kan till exempel förutsäga vissa framgångar i ett ämne och brister i ett annat. Som ett resultat av detta kan studenterna fördela sina ansträngningar mycket effektivare under inlärningsprocessen och utbildningen kommer överlag att vara av högre kvalitet.

Utvärdering av bedömningar

Genom att använda den teknik som nämns ovan kan verktyg för maskininlärning och artificiell intelligens också förbättra bedömningsprocessen. Till exempel kan flera typer av tester automatiseras och randomiseras utan att bedömningen förlorar i precision. Dessutom kan en kombination av textanalysverktyg och inlärningsanalys användas för att visa elevernas prestationer under skriftliga prov och hur deras miljö påverkade deras resultat.

Nyckeltekniker som används vid utveckling av EdTech

Python

Python är ett av de mest populära programmeringsspråken för att skapa och installera ML- och AI-applikationer. Det gör det möjligt för utvecklare att bygga och distribuera sådana lösningar på ett snabbt och kostnadseffektivt sätt.

Java

Java är ett plattformsoberoende språk, vilket gör det utmärkt för webbservrar för utbildningsplattformar. Med tanke på det stora antalet bibliotek för maskininlärning kan Java användas inte bara för webbservern för utbildningsplattformar utan också för att bygga ett system som hjälper till att välja rätt utbildningskurs (som ett exempel). Javaservrar håller belastningen väl, så de är ett bra verktyg för att skapa strömmande föreläsningar, kurser och nätbaserat lärande.

Node.js

Om man jämför med Python kan Node.js vinna om en produkt behöver en snabbare backend. Dessutom har detta programmeringsspråk ett stort antal bibliotek som gör det möjligt att distribuera komplexa lösningar med integrerade algoritmer för maskininlärning.

Google Cloud ML

Google Cloud är ett utmärkt val för en kostnadseffektiv lösning som ska vara snabb och lätt att skala om. Den kommer inte att ta några hårdvarumöjligheter i anspråk samtidigt som den förblir fullt funktionell. Deras Vertex AI har inbyggda funktioner för snabb driftsättning och enkelt underhåll av bokstavligen vad som helst när det gäller ML i molnet.

API för datorseende

Microsoft Azures API för datorseende kan förbättra inlärningen genom att ge verktyg för att analysera visuella data, t.ex. bilder och videor. ML-modeller som tränas med datorseende kan utföra ett större antal uppgifter inom en rad olika områden.

AWS

Amazon ger mjukvaruutvecklare en rad verktyg för maskininlärning och dataanalys. De mest kända är AWS Sagemaker och AWS Lex.

AWS Sagemaker är ett bekvämt verktyg för att utveckla, distribuera och hantera applikationer för maskininlärning och dataanalys.

Med AWS Lex kan utvecklare skapa alla dialogbaserade tillägg till det nuvarande inlärningssystemet, från chatbots till röststyrda virtuella assistenter. Detta är ett kraftfullt verktyg för att skapa mer uppslukande och effektiva självutbildningsverktyg.

Maskininlärning i utbildningen: framgångsrika berättelser

Som nämnts ovan har ML- och AI-baserade lösningar redan invaderat våra liv och det kommer inte att förändras. Netflix rekommendationssystem är inte det enda som pågår, inte heller Googles live-textning. Sådana lösningar hjälper redan människor att lära sig.

Grammarly

Grammarly är en skrivassistent online som hjälper dig att skriva tydligare, mer korrekta och mer engagerande texter.

De anses vara det bästa programmet för grammatikgranskning just nu och har miljontals användare över hela världen.

SchooLinks

SchooLinks är en plattform för högskole- och karriärberedskap som hjälper skolans lärare att förbereda eleverna för det verkliga livet i framtiden. Den blandar traditionella metodverktyg med helt nya upplevelser för eleverna och enklare organisation och underhåll för handledarna.

Quizlet

Quizlet är ett amerikanskt företag som främjar inlärning med hjälp av flashcards. Eleverna kan lära sig ämnen inom vilket ämne som helst i en personlig spelifierad form som ökar effektiviteten i kunskapsinhämtningen.

Innowise Groups plattform för coachning online

Våra mjukvaruingenjörer har byggt om från grunden en eLearning-plattform som gör det möjligt för studenter att delta i online-kurser och för mentorer att sprida sin kunskap.

Lösningen innehåller webb- och datorprogram som gör det möjligt för lärare att dela sina kurser med studenter över hela världen. För att göra kurserna mer lämpliga för varje enskild student har Innowise Group implementerat ett ML-baserat rekommendationssystem samt flera dataanalysverktyg som gör det möjligt att anpassa innehållet till användarnas behov. Som ett resultat ger plattformen användarna mer personliga kursrekommendationer och har visat en ökning på 2700% i dataanalysprocesserna. Du kan läsa mer om projektet på länken.
.

Maskininlärning är en del av utbildning 4.0

Tekniska framsteg sker dagligen och det är ganska svårt att förutse om ett nytt verktyg eller ramverk kommer att passa perfekt in i våra liv eller om det kommer att försvinna på ett ögonblick. Flera saker har dock klarat sig och kommer inte att försvinna.

Maskininlärning är en av dem. Med så mycket information på webben och så mycket verksamhet som pågår inom utbildningsområdet behöver vi alla hjälp i en helt ny värld av utbildning 4.0.

Saken är den att vi redan har verktyg för att få sådan hjälp, vi behöver bara acceptera dem och införa dem i vår dagliga livsstil.

Tack för ditt betyg!

Tack för din kommentar!

Betygsätt den här artikeln:

★★★★★ 4/5

4,8/5 (45 recensioner)

Relaterat innehåll

Blogg

Breaking boundaries: Innowise Group ranks among Top 100 Fastest-Growing Companies for 2023

Blogg

Innowise Groups utveckling av mobilappar

Blogg

Migrera till Angular 16 för att öka prestandan och effektivisera utvecklingen

Migrera till Angular 16: öka prestandan och effektivisera utvecklingen

Blogg

Hur används förstärkt verklighet i företag?

Utforska framtidens arbete med utökad verklighet: hur används förstärkt verklighet i näringslivet?

Blogg

Utveckling av kvantapplikationer: frigör kraften i nästa generations applikationer

Blogg

Utforska fördelarna med fullstackutveckling med Flutter

Blogg

Automatisering av robotprocesser för logistik och transport

Blogg

Blockchain i leveranskedjan: användningsområden

Blockchain i försörjningskedjan: användningsområden och exempel från industrin

Blogg

Hur datorseende driver innovation inom olika branscher

Blogg

Hur förstärkt verklighet förändrar e-handeln

Blogg

Effekterna av automatiserad processautomatisering inom bankväsendet

Blogg

Innowise Group implementerar Noda-appen för tankekartläggning i HTC:s mest prisbelönta virtual reality-headset'-.

Framtiden för brainstorming: Innowise Group implementerar Noda-appen för tankekartläggning i HTC:s mest prisbelönta VR-headset.

Blogg

IAOP's lista över de 100 bästa globala outsourcingföretagen 2023

Innowise Group finns med på IAOP:s lista över de 100 bästa outsourcingföretagen i världen 2023.

Blogg

Programvaruutveckling: hjärtat av industri 4.0

Blogg

Smart farming: jordbrukets framtid

Blogg

Beteendenas Internet: framtiden för kundtjänsten?

Blogg

Framtidens smarta hem

Blogg

Cybersäkerhet inom bankväsendet: betydelse, hot och utmaningar

Blogg

En affärsguide för utveckling av chatbotar för företag

Blogg

Kostnaden för att utveckla en app som Airbnb

Blogg

De viktigaste trenderna inom mjukvaruutveckling att se fram emot under 2023

Blogg

Plattform med låg kod/ingen kod eller anpassad utveckling? Vad ska du välja?

Blogg

Hur maskininlärning och artificiell intelligens används inom bank- och finansbranschen

Blogg

Att välja rätt partner för IT-närhoring: tips för IT-konsulter i Europa

Blogg

Trender för utveckling av mobilappar som är viktiga att följa under 2023

Blogg

Varför outsourca mjukvaruutveckling till Polen

Blogg

Hur man bygger en digital plånbok som skulle bli älskad av miljontals människor

Blogg

Varför ditt projekt sannolikt kommer att misslyckas utan BA

Varför ditt projekt sannolikt kommer att misslyckas utan en BA-specialist

Blogg

GoodFirms: Innowise Group - expert på att leverera avancerade tekniska lösningar med hög komplexitetsnivå.

Blogg

Maskininlärning för utbildningsbranschen: algoritmer, fördelar, förutsägelser

Blogg

Varför IT-projekt misslyckas

Blogg

10 mjukvaruarkitekturmönster som du bör känna till

Blogg

Att välja rätt teknik för utveckling av mobilappar

Blogg

Innowise Group fick pris för excellenta strategiska partnerskap av IAOP

Blogg

Översikt över observerbarhet och övervakning: översikt

Blogg

Programvaruutveckling för nystartade företag: en guide för företagare

Blogg

Upptäcktsfasen i programvaruutvecklingen

Upptäcktsfasen i programvaruutveckling: hur den sparar tid och pengar

Blogg

Livscykeln för utveckling av programvara.

Allt du bör veta om SDLC: faser, fördelar med mera

Blogg

Att klättra i pyramiden: hur man strukturerar ett högpresterande team för mjukvaruutveckling

Hur man strukturerar ett högpresterande team för utveckling av programvara

Blogg

Metoder för en bättre molnmigrering

Blogg

Faktorer som påverkar kostnaden för utveckling av mobilappar 2022

Blogg

Beslutsintelligens: den nya eran av artificiell intelligens

Blogg

utveckling av programvara för företag i java

7 anledningar till att Java är perfekt för utveckling av programvara för företag

Blogg

Artificiell intelligens inom hälso- och sjukvården

Blogg

Vad är det som är så smart med plattformar för smarta kontrakt och varför bygga en egen plattform?

Blogg

.NET MAUI och Xamarins framtid

Blogg

Datavetenskap kontra dataanalys: Förstå skillnaderna

Blogg

Innowise Group är på toppen: Vi är nr 554 på Inc. 5000 årliga listan

Blogg

Den ultimata guiden till Apache Airflow

Blogg

Googles språk Carbon kan ersätta C++

Blogg

3D-renderingstjänster: fallstudie om digitala modeprodukter

Blogg

Web 3.0 förklaras: varför det är viktigt för företag

Blogg

Innowise Groups nya kontor i Frankfurt - nya möjligheter till mjukvaruutveckling

Blogg

Innowise deltar i uppbyggnaden av Motorverse

Blogg

The Manifest utser Innowise Group till det mest rekommenderade digitala designföretaget i Israel

Blogg

Innowise Group är med på IAOP:s lista 2022 Global Outsourcing 100.

Blogg

Utveckling av infödda och plattformsoberoende produkter

Utveckling av mobila appar för native vs. plattformsoberoende applikationer

Blogg

Hur blir man listad på en kryptovalutabörs?

Blogg

Innowise Group leder Top 100 Staff Augmentation Firms av The Manifest

Blogg

Planera utvecklingen av din egen webbplats för e-handel steg för steg

Blogg

Hur gör man ett SRS-dokument?

Blogg

Innowise Group erkänns bland de 40 främsta leverantörerna av personalförstärkningstjänster

Blogg

Varför maskininlärning är bra för detaljhandel och e-handel

Blogg

Innowise Group rankas som bästa programvaruutvecklingsföretag

Blogg

Stärk din verksamhet med analys av stora data

Blogg

Hur vi förändrar medicinen med VOKA

Blogg

De bästa programmeringsforumen 2021

Blogg

För- och nackdelar med IT-outsourcing och offshoring-tjänster

Blogg

Framtiden för stora datamängder - Förutsägelser och forskning | Dataanalys och dess inverkan på affärsverksamheten

Blogg

Fördelar och nackdelar med Java

Blogg

QA-dilemma: manuellt test och automatiserat test

Blogg

Hur mycket kostar det att skapa en app som Tinder?

Har du gett oss en utmaning?

Vad händer härnäst?

När vi har tagit emot och behandlat din begäran kommer vi att kontakta dig. för att beskriva dina projektbehov i detalj och underteckna ett NDA för att säkerställa att för att garantera konfidentialitet för informationen.

Efter att ha undersökt kraven utarbetar våra analytiker och utvecklare en projektförslag med arbetets omfattning, lagets storlek, tid och kostnad. uppskattningar.

Vi ordnar ett möte med dig för att diskutera erbjudandet och komma fram till en överenskommelse.

Vi undertecknar ett kontrakt och börjar arbeta med ditt projekt så snabbt som möjligt. möjligt.

Maskininlärning för utbildningsbranschen: algoritmer, fördelar, förutsägelser

Fördelar med maskininlärning för EdTech

Automatiserad textanalys

Personaliserat och anpassningsbart lärande

Ökad effektivitet

Analys av inlärning

Prediktiv analys

Utvärdering av bedömningar

Nyckeltekniker som används vid utveckling av EdTech

Python

Java

Node.js

Google Cloud ML

API för datorseende

AWS

Maskininlärning i utbildningen: framgångsrika berättelser

Grammarly

SchooLinks

Quizlet

Innowise Groups plattform för coachning online

Maskininlärning är en del av utbildning 4.0

Har du gett oss en utmaning?

Vad händer härnäst?

Låt^●s utvecklas.
programvara tillsammans!

Den här webbplatsen använder cookies

Stäng

Maskininlärning för utbildningsbranschen: algoritmer, fördelar, förutsägelser

Fördelar med maskininlärning för EdTech

Automatiserad textanalys

Personaliserat och anpassningsbart lärande

Ökad effektivitet

Analys av inlärning

Prediktiv analys

Utvärdering av bedömningar

Nyckeltekniker som används vid utveckling av EdTech

Python

Java

Node.js

Google Cloud ML

API för datorseende

AWS

Maskininlärning i utbildningen: framgångsrika berättelser

Grammarly

SchooLinks

Quizlet

Innowise Groups plattform för coachning online

Maskininlärning är en del av utbildning 4.0

Har du gett oss en utmaning?

Vad händer härnäst?

Låt●s utvecklas. programvara tillsammans!

Den här webbplatsen använder cookies

Stäng

Låt^●s utvecklas.
programvara tillsammans!