Koneoppiminen koulutuksessa: Liiketoiminnan edut ja käyttötapaukset

Saattaa vaikuttaa siltä, että koulutuksen koneoppiminen on vain yksi muotisana, jonka tarkoituksena on saada yrittäjät käyttämään rahaa innovaatioihin. Vastoin yleistä käsitystä, todellisuus on aivan toisenlainen. Yritykset, jotka ovat jo ottaneet käyttöön ML:n, ovat saavuttaneet useita merkittäviä liiketoiminnallisia etuja. Lisäksi tämä koskee sekä vakiintuneita brändejä, joilla on suuret budjetit, että lupaavia startup-yrityksiä, joilla on rajalliset resurssit. Riippumatta siitä, minkä tyyppistä liiketoimintaa harjoitat, tämä innovatiivinen tekniikka sopii sinulle.

Se tarjoaa yleiskuvan käytöstä koneoppiminen nykyaikaisessa koulutuksessa auttaa sinua päättämään, sisällytetäänkö se yritykseesi vai ei.

Koulutus hyötyy koneoppimisesta.

Korkeakoulut, yliopistot ja yrityslaitokset ottavat yhä enemmän käyttöön Tekoäly kursseillaan. Koneoppimisen käyttö voi hyödyttää sekä opiskelijoita että opettajia lisäämällä oppimisprosessin tehokkuutta ja nautintoa. Koneoppimisesta voi olla hyötyä tälle alalle.

Henkilökohtainen oppiminen edistyy

Perinteinen lähestymistapa koulutukseen on ollut yksikokoinen. Kaikki opiskelijat opetetaan samalla menetelmällä. Koulutusprosessi voidaan räätälöidä opiskelijoiden yksilöllisiin tarpeisiin koneoppimisen avulla.

Tämä lähestymistapa parantaa opiskelijoiden sitouttamista ja heidän säilyttämistä. Standardoidut opetussuunnitelmat eivät houkuttele oppijoita yhtä paljon kuin hienostuneet opetussuunnitelmat ja räätälöity sisältö. Heidän mukaansa saaminen onnistuu myös chatbottien ja pelillistämisen avulla. Vaikka jotkut kurssit tarjoavat henkilökohtaisia kokemuksia, jotkut opiskelijat voivat silti suorittaa niitä.

Rutiinitehtävien automatisointi

Se Läsnäolojen seuranta, opetussuunnitelman järjestäminen, ohjeiden antaminen ja opiskelijoiden ottaminen käyttöön ovat tärkeitä. Huolimatta aikaa vievästä ja toistuvasta luonteestaan ne kuluttavat huomattavan määrän energiaa. Koneoppimisen käyttö voi keventää tätä taakkaa, jolloin opettajat voivat keskittyä luovempiin ja tyydyttävämpiin tehtäviin. Tuloksena on, että he pystyvät opettamaan oppilaitaan tehokkaammin.

Arvosanat ovat tarkempia ja nopeampia

Opettajien on päästävä käsiksi opiskelijoiden työhön objektiivisesti ja nopeasti helpottaakseen arviointia ja arvostelua. Opiskelijoiden, opettajien ja järjestelmänvalvojien on poistettava inhimilliset ennakkoluulot tästä prosessista. Edtechin koneoppiminen tehostaa älykkäitä arviointeja ja testien pisteytys voidaan automatisoida, mikä vähentää harhaa. Nykyaikaisten arviointityökalujen avulla, jotka arvioivat esityksiä, esseitä ja papereita, opettajat voivat käyttää enemmän aikaa opettamiseen.

Tyyliä, kielen sujuvuutta ja rakennetta arvioidaan algoritmeissa, plagiointi havaitaan ja kerronnan syvyys analysoidaan. Lisäksi he voivat tehdä sen muutamassa sekunnissa. Arviointi jää opettajien käsiin, mutta koneoppiminen parantaa tehokkuutta ja puolueettomuutta. An online plagiarism checker perfectly exemplifies how machine learning boosts teachers’ proficiency. Such a tool allows teachers to quickly scan the assignments submitted by students and evaluate the presence of duplication to grade them without bias.

Miten koneoppimista voidaan hyödyntää koulutuksessa?

Tämä ala on jo hyötynyt tekoälystä ja koneoppimisesta. Tarkastellaan erilaisia koneoppimisen käyttötapauksia koulutuksessa ja millä työkaluilla älykästä edtechiä voidaan rakentaa.

Analysoi tekstiä automaattisesti

Koska ML on arvokas työkalu kirjallisten tehtävien analysointiin sen perusteella, mitä olemme jo keskustelleet.

Tämän saavuttamiseksi Michiganin yliopisto loi työkalun nimeltä M-Write. Analysoimalla opiskelijoiden kirjoituksia saa käsityksen siitä, kuinka hyvin kukin opiskelija ymmärtää kurssimateriaalia tunnistamalla tietyt sanat ja aiheet. Professorit voivat avustaa joitain opiskelijoita, siirtää pätevyyttä osoittavia opiskelijoita ohjelman läpi tai muuttaa ohjelmaa kokonaan tulosten perusteella.

Tulosennuste opiskelijoille

Ei enää riitä, että opettajat luottavat vain vaistoonsa päättäessään, ketkä opiskelijat valmistuvat. Ennustavaa analytiikkaa voidaan käyttää sellaisten opiskelijoiden tunnistamiseen, joilla on korkea keskeytymisriski. Taiwanilaiset tutkijat ennustivat 80%:n tarkkuudella koneoppimisalgoritmeja käyttäen keskeytymistä. Näiden tietojen avulla yliopistot voivat puuttua asiaan varhaisessa vaiheessa ja tarjota tukea, apua ja ohjausta riskiryhmiin kuuluville opiskelijoille.

Oppimispuutteet on kurottava umpeen.

Algoritmeilla voidaan myös tunnistaa ja korjata puuttuvia taitoja. ML-ratkaisu kouluille voi tarjota räätälöityjä opetussuunnitelmia kunkin opiskelijan tarpeiden mukaan. Diagnostinen työkalu voi tunnistaa oppimisen puutteet ja ehdottaa alueita, joihin oppilaiden tulisi keskittyä. Pelien, kilpailujen ja todistusten avulla oppijoita tulisi motivoida jatkamaan.

Päättää missä opiskella

Nämä resurssit voivat olla hyödyllisiä myös tuleville opiskelijoille. On yleistymässä, että oppilaitokset markkinoivat palveluitaan. Oikean korkeakoulun valinta on yksinkertaistettu AI & ML: n avulla. Selvittääkseen, mitkä vaihtoehdot ovat heille sopivimmat, opiskelijat syöttävät olennaiset tiedot algoritmiin. Käyttäjä voi käyttää tätä työkalua määrittääkseen, sopiiko tietty oppilaitos hänelle.

Käyttötapauksia koneoppimiseen.

Nyt kun meillä on perusymmärrys koneoppimisesta, keskustellaan sen hyödyistä yrityksille ja organisaatioille.

Analysoi käyttäjien käyttäytymistä

Koneoppimisen käyttäminen käyttäjien käyttäytymisen analysoinnissa on yleinen käytäntö vähittäiskauppa.

Käytä hetki ja kuvittele itsesi ostoksilla vähittäiskaupassa. Yritykset keräävät asiakkaista valtavasti tietoa, olipa se sitten verkossa tai henkilökohtaisesti. Ennakoimalla kuluttajien ostotottumuksia, markkinatrendejä, suosittuja tuotteita jne. yritykset voivat tehdä tietoisia päätöksiä. 

Automatisoidut prosessit paranivat

Useimpiin toimialoihin on vaikuttanut toistuvien ja arkipäiväisten tehtävien automatisointi, mikä säästää sekä aikaa että resursseja. Koneoppiminen yhdistetään automaatiotekniikoihin parantaakseen automaatioprosesseja jatkuvasti.

Valmistusprosesseja on mahdollista parantaa teollisella tasolla koneoppimisen avulla. Tämän tavoitteen saavuttamiseksi on tarpeen arvioida nykyiset valmistusmallit ja ymmärtää niiden puutteet. Näin yritykset voivat ratkaista mahdolliset ongelmat nopeasti.

Teollisten sovellusten lisäksi automaatio hyödyttää maataloutta, tieteellistä tutkimusta ja muita aloja. Esimerkkinä ML:n käytöstä maataloudessa voidaan automatisoitua maataloustoimintaa ja tutkimusdataa ennustaa ja tulkita ML:n avulla.

Parannuksia tietoturvaan

Verkkopohjaisten teknologioiden tulvan vuoksi maailma on tullut yhä riippuvaisemmaksi verkkopalveluista. Purkamalla jotkin valvonta- ja haavoittuvuusarviointitehtävät automatisoituun algoritmiin, olemassa olevia tietoturvatiimejä voidaan täydentää.

Harkitse esimerkiksi yksinkertaista roskapostisuodatinta. Organisaatiot voivat vähentää roskapostia tai riskialttiita sähköposteja työntekijöiden postilaatikoissa sisällyttämällä ML:n roskapostisuodattimeen. Koska koneoppiminen on oppimisprosessi, mitä enemmän sähköpostiviestejä algoritmi ottaa huomioon, sitä parempi suodatus on.

Toinen esimerkki on uhkien arviointiprosessi, jonka useimmat verkkosovellukset käyvät läpi päivittäin. Analysoimalla aiempia hyökkäystietoja ja tuomalla esiin haavoittuvuuksia sovellukset, koneoppiminen voi ennustaa tulevia hyökkäysvektoreita. 

Talouden hallinta

Koneoppimisalgoritmien sovelluksiin talousanalytiikassa ovat mm.

• Kustannusanalyysien tekeminen ja liiketoiminnan kulujen ennustaminen ovat yksinkertaisia tehtäviä
• Petosten havaitseminen ja algoritminen kaupankäynti ovat monimutkaisia tehtäviä

Tulevien tulosten ennustamiseksi tarkasti kaikkien näiden käyttötapausten historiatiedot analysoidaan. Näiden ennusteiden tarkkuus voi vaihdella käytetystä algoritmista ja toimitetuista tiedoista riippuen.

Viimeiset sanat

Koneoppimisen käytön opetuksessa odotetaan kukoistavan tulevina vuosina vuoteen 2023 mennessä. Ajan myötä algoritmeista tulee nopeampia, kehittyneempiä ja terävämpiä riippumatta siitä, oletko profeetta vai et. Koulutustekniikka tulee tulevaisuudessa mullistamaan koneoppiminen, joka syrjäyttää perinteiset opetusmenetelmät.

Koulutukseen liittyvässä liiketoiminnassa sinun ei pitäisi käyttää tuhansia dollareita koneoppimiseen. Tässä tapauksessa hopealuotia ei ole. Monissa tapauksissa koneoppiminen voi kuitenkin osoittautua varsin riittäväksi, eikä sitä pidä jättää huomiotta.

Jos olet kiinnostunut yhdistämään koneoppimisen kehityspalvelut nykyiseen liiketoimintamalliisi/startup-yritykseesi tai olet vain kiinnostunut konseptista, ota yhteyttä Carmatec ilmainen arvio tai konsultaatio. Ota rohkeasti yhteyttä asiantuntijoihimme, jos sinulla on kysyttävää!