Aprendizaje automático en la educación: beneficios comerciales y casos de uso

Puede parecer que el aprendizaje automático en la educación es sólo otra palabra de moda destinada a lograr que los empresarios gasten dinero en innovación. Contrariamente a la creencia popular, la realidad es bien distinta. Las empresas que ya han implementado ML han obtenido varios beneficios comerciales importantes. Además, esto se aplica tanto a marcas establecidas con grandes presupuestos como a nuevas empresas prometedoras con recursos limitados. No importa qué tipo de negocio tenga, esta tecnología innovadora es adecuada para usted.

Proporciona una visión general del uso de aprendizaje automático en la educación moderna para ayudarle a decidir si incorporarlo o no a su negocio.

 

La educación se beneficia del aprendizaje automático.

Las instituciones de educación superior, las universidades y las instituciones corporativas están implementando cada vez más Inteligencia artificial en sus cursos. El uso del aprendizaje automático puede beneficiar tanto a estudiantes como a profesores al mejorar la eficiencia y el disfrute del proceso de aprendizaje. El aprendizaje automático puede ser beneficioso para este sector.

Avances de aprendizaje personalizados

El enfoque tradicional de la educación ha sido el mismo para todos. A todos los estudiantes se les enseña usando el mismo método. El proceso educativo se puede adaptar a las necesidades individuales de los estudiantes mediante el uso del aprendizaje automático.

Este enfoque mejora la participación de los estudiantes y su retención. Los currículos estandarizados no atraen tanto a los estudiantes como los currículos refinados y el contenido personalizado. También se puede lograr su participación mediante el uso de chatbots y gamificación. Aunque algunos cursos ofrecen experiencias personalizadas, algunos estudiantes aún pueden realizarlos.

Automatizar tareas rutinarias

Es esencial realizar un seguimiento de la asistencia, organizar el plan de estudios, proporcionar instrucciones e incorporar a los estudiantes. A pesar de su naturaleza repetitiva y que requiere mucho tiempo, consumen una cantidad significativa de energía. El uso del aprendizaje automático puede aliviar esa carga, permitiendo a los profesores concentrarse en tareas más creativas y satisfactorias. El resultado es que pueden enseñar a sus estudiantes de manera más eficiente.

Calificaciones más precisas y rápidas

Los docentes necesitan acceder al trabajo de los estudiantes de manera objetiva y rápida para facilitar las evaluaciones y calificaciones. Los estudiantes, profesores y administradores deben eliminar los prejuicios humanos de este proceso. Con el aprendizaje automático en la tecnología educativa, se potencian las evaluaciones inteligentes y se puede automatizar la puntuación de las pruebas, lo que reduce el sesgo. Con herramientas de calificación de última generación que evalúan presentaciones, ensayos y trabajos, los profesores pueden dedicar más tiempo a enseñar.

Se evalúan mediante algoritmos el estilo, la fluidez del lenguaje y la estructura, se detecta el plagio y se analiza la profundidad narrativa. Además, pueden hacerlo en cuestión de segundos. La calificación seguirá en manos de los profesores, pero el aprendizaje automático mejorará la eficiencia y la imparcialidad.

¿Cómo se puede utilizar el aprendizaje automático en la educación?

Este sector ya se ha beneficiado de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Examinemos diferentes casos de uso del aprendizaje automático en la educación y qué herramientas se pueden utilizar para crear tecnología educativa inteligente.

Analizando texto automáticamente

Dado que ML es una herramienta valiosa para analizar tareas escritas en función de lo que ya hemos discutido.

Para lograrlo, la Universidad de Michigan creó una herramienta llamada M-Write. El análisis de los trabajos de los estudiantes proporciona información sobre qué tan bien cada estudiante comprende el material del curso al identificar palabras y temas específicos. Los profesores pueden ayudar a algunos estudiantes, trasladar a los estudiantes que demuestran competencia a través del programa o modificar el programa por completo en función de los resultados.

Predicción de resultados para los estudiantes.

Ya no es suficiente que los profesores se basen únicamente en su instinto a la hora de determinar qué estudiantes se graduarán. Para identificar a los estudiantes con alto riesgo de abandono, se pueden utilizar sistemas de análisis predictivo. Con la precisión del 80%, los investigadores taiwaneses predijeron los abandonos utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Esta información puede permitir a las universidades intervenir tempranamente y brindar apoyo, asistencia y orientación a los estudiantes en riesgo.

Es necesario cerrar las brechas de aprendizaje.

Utilizando algoritmos, también es posible identificar y corregir las habilidades faltantes. La solución de aprendizaje automático para escuelas puede ofrecer planes de estudios personalizados adaptados a las necesidades de cada estudiante. Una herramienta de diagnóstico puede identificar brechas de aprendizaje y sugerir áreas donde los estudiantes deberían centrar su atención. Con juegos, concursos y certificados, los alumnos deben estar motivados para seguir adelante.

Decidir dónde estudiar

Estos recursos también pueden ser útiles para los futuros estudiantes. Cada vez es más común que las instituciones educativas comercialicen sus servicios. Elegir la universidad adecuada se simplifica con AI y ML. Para determinar qué opciones son las más adecuadas para ellos, los estudiantes ingresan información relevante en el algoritmo. El usuario puede utilizar esta herramienta para determinar si una institución educativa en particular es adecuada para ellos.

Casos de uso para el aprendizaje automático.

Ahora que tenemos un conocimiento básico del aprendizaje automático, analicemos sus beneficios para las empresas y organizaciones.

Analizar el comportamiento del usuario

El uso del aprendizaje automático para analizar el comportamiento del usuario es una práctica común en el industria minorista.

Tómese un momento para imaginarse comprando en una tienda minorista. La información que las empresas recopilan sobre los clientes es enorme, ya sea en línea o en persona. Al predecir los hábitos de compra de los consumidores, las tendencias del mercado, los productos populares, etc., las empresas pueden tomar decisiones informadas. 

Procesos automatizados mejorados

La mayoría de los sectores empresariales se han visto afectados por la automatización de tareas repetitivas y mundanas, ahorrando tiempo y recursos. Aprendizaje automático Se combinará con técnicas de automatización para mejorar continuamente los procesos de automatización.

Es posible mejorar los procesos de fabricación a nivel industrial utilizando el aprendizaje automático. Para lograr este objetivo, es necesario evaluar los modelos de fabricación actuales y comprender sus deficiencias. Esto permitirá a las empresas resolver rápidamente cualquier problema que pueda surgir.

Más allá de las aplicaciones industriales, la automatización beneficia a la agricultura, la investigación científica y otros sectores. Como ejemplo de cómo se puede utilizar el ML en la agricultura, las actividades agrícolas automatizadas y los datos de investigación se pueden predecir y descifrar mediante el ML.

Mejoras a la seguridad

Debido a la avalancha de tecnologías basadas en la web, el mundo se ha vuelto cada vez más dependiente de los servicios web. Al transferir algunas tareas de monitoreo y evaluación de vulnerabilidades a un algoritmo automatizado, se pueden complementar los equipos de seguridad existentes.

Por ejemplo, considere un filtro de spam simple. Las organizaciones pueden reducir el spam o los correos electrónicos riesgosos en las bandejas de entrada de los empleados incorporando ML en el filtro de spam. Debido a que el aprendizaje automático es un proceso de aprendizaje, cuantos más correos electrónicos considere el algoritmo, mejor será el filtrado.

Otro ejemplo es el proceso de evaluación de amenazas por el que pasan la mayoría de las aplicaciones en línea a diario. Al analizar datos de ataques anteriores y resaltar las vulnerabilidades dentro aplicaciones, el aprendizaje automático puede predecir futuros vectores de ataque. 

Manejo de finanzas

Entre las aplicaciones de los algoritmos de aprendizaje automático en análisis financiero se encuentran:

• Realizar análisis de costos y predecir gastos comerciales son tareas simples
• La detección de fraude y el comercio algorítmico son tareas complejas

Para predecir con precisión resultados futuros, se analizan datos históricos para todos estos casos de uso. Dependiendo del algoritmo utilizado y de los datos proporcionados, la precisión de estas predicciones puede variar.

Las palabras finales

Se espera que el uso del aprendizaje automático en la educación florezca en los próximos años para 2023. Con el tiempo, los algoritmos serán más rápidos, más sofisticados y más nítidos, independientemente de si eres un profeta o no. tecnología educativa Se verá revolucionado por el aprendizaje automático en el futuro, desplazando a los métodos de enseñanza tradicionales.

En un negocio relacionado con la educación, no deberías gastar miles de dólares en aprendizaje automático. En este caso, no existe una solución milagrosa. En muchos casos, sin embargo, el aprendizaje automático puede resultar bastante adecuado y no debería ignorarse.

En caso de que esté interesado en incorporar servicios de desarrollo de aprendizaje automático sobre su modelo de negocio/inicio actual o simplemente tiene curiosidad sobre el concepto, comuníquese con Carmatec para su presupuesto o consulta gratuita. ¡No dude en ponerse en contacto con nuestros expertos si tiene alguna pregunta!