Apprentissage automatique dans l’éducation : avantages commerciaux et cas d’utilisation

Il peut sembler que l’apprentissage automatique dans l’éducation n’est qu’un autre mot à la mode visant à inciter les entrepreneurs à investir dans l’innovation. Contrairement aux idées reçues, la réalité est tout autre. Les entreprises qui ont déjà mis en œuvre le ML ont réalisé plusieurs avantages commerciaux importants. De plus, cela s’applique aussi bien aux marques établies disposant de gros budgets qu’aux startups prometteuses disposant de ressources limitées. Quel que soit le type d’entreprise que vous dirigez, cette technologie innovante vous convient.

Il donne un aperçu de l'utilisation de l'apprentissage automatique dans l'éducation moderne pour vous aider à décider de l’intégrer ou non à votre entreprise.

 

L’éducation bénéficie de l’apprentissage automatique.

Les établissements d’enseignement supérieur, les universités et les entreprises mettent de plus en plus en œuvre Intelligence artificielle dans leurs cours. L’utilisation de l’apprentissage automatique peut bénéficier à la fois aux étudiants et aux enseignants en améliorant l’efficacité et le plaisir du processus d’apprentissage. L’apprentissage automatique peut être bénéfique à ce secteur.

Avancées d’apprentissage personnalisées

L’approche traditionnelle de l’éducation est universelle. Tous les étudiants apprennent selon la même méthode. Le processus éducatif peut être adapté aux besoins individuels des étudiants grâce à l’apprentissage automatique.

Cette approche améliore l’engagement des étudiants et leur rétention. Les programmes d’études standardisés ne plaisent pas autant aux apprenants que les programmes raffinés et les contenus adaptés. Les impliquer peut également être réalisé en utilisant des chatbots et la gamification. Bien que certains cours proposent des expériences personnalisées, certains étudiants peuvent néanmoins les suivre.

Automatisation des tâches de routine

Il est essentiel de suivre l'assiduité, d'organiser le programme, de fournir des instructions et d'intégrer les étudiants. Malgré leur caractère chronophage et répétitif, ils consomment une quantité importante d’énergie. Le recours à l’apprentissage automatique peut alléger ce fardeau, permettant aux enseignants de se concentrer sur des tâches plus créatives et plus satisfaisantes. Le résultat est qu’ils sont capables d’enseigner à leurs étudiants plus efficacement.

Des notes plus précises et plus rapides

Les enseignants doivent accéder au travail des élèves de manière objective et rapide pour faciliter les évaluations et la notation. Les étudiants, les enseignants et les administrateurs doivent éliminer les préjugés humains de ce processus. Grâce à l'apprentissage automatique dans les technologies éducatives, les évaluations intelligentes sont renforcées et la notation des tests peut être automatisée, ce qui entraîne une réduction des biais. Grâce à des outils de notation de pointe qui évaluent les présentations, les essais et les articles, les enseignants peuvent consacrer plus de temps à enseigner.

Le style, la maîtrise de la langue et la structure sont évalués dans des algorithmes, le plagiat est détecté et la profondeur narrative est analysée. De plus, ils peuvent le faire en quelques secondes. La notation restera entre les mains des enseignants, mais l’apprentissage automatique améliorera l’efficacité et l’impartialité.

Comment l’apprentissage automatique peut-il être utilisé dans l’éducation ?

Ce secteur a déjà bénéficié de l’IA et du machine learning. Examinons différents cas d'utilisation de l'apprentissage automatique dans l'éducation et quels outils peuvent être utilisés pour créer une technologie éducative intelligente.

Analyser automatiquement le texte

Car ML est un outil précieux pour analyser les devoirs écrits sur la base de ce dont nous avons déjà discuté.

Pour ce faire, l'Université du Michigan a créé un outil appelé M-Write. L'analyse des documents des étudiants donne un aperçu de la façon dont chaque étudiant comprend le matériel de cours en identifiant des mots et des sujets spécifiques. Les professeurs peuvent aider certains étudiants, déplacer les étudiants qui démontrent leurs compétences dans le programme ou modifier complètement le programme en fonction des résultats.

Prédiction des résultats pour les étudiants

Il ne suffit plus aux enseignants de se fier uniquement à leur instinct pour déterminer quels étudiants obtiendront leur diplôme. Pour identifier les étudiants présentant un risque élevé d’abandon scolaire, des systèmes d’analyse prédictive peuvent être utilisés. Avec une précision de 80%, des chercheurs taïwanais ont prédit les abandons à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique. Ces informations peuvent permettre aux universités d'intervenir tôt et de fournir un soutien, une assistance et des conseils aux étudiants à risque.

Les lacunes en matière d’apprentissage doivent être comblées.

Grâce à des algorithmes, il est également possible d’identifier et de corriger les compétences manquantes. La solution ML pour les écoles peut proposer des programmes personnalisés adaptés aux besoins de chaque élève. Un outil de diagnostic peut identifier les lacunes d’apprentissage et suggérer les domaines sur lesquels les étudiants devraient concentrer leur attention. Avec des jeux, des concours et des certificats, les apprenants doivent être motivés à continuer.

Décider où étudier

Ces ressources peuvent également être utiles aux étudiants potentiels. Il est de plus en plus courant que les établissements d’enseignement commercialisent leurs services. Choisir le bon collège est simplifié avec l'IA et le ML. Pour déterminer quelles options leur conviennent le mieux, les élèves saisissent les informations pertinentes dans l’algorithme. L'utilisateur peut utiliser cet outil pour déterminer si un établissement d'enseignement particulier lui convient.

Cas d'utilisation pour l'apprentissage automatique.

Maintenant que nous avons une compréhension de base de l’apprentissage automatique, discutons de ses avantages pour les entreprises et les organisations.

Analyser le comportement des utilisateurs

Utiliser l’apprentissage automatique pour analyser le comportement des utilisateurs est une pratique courante dans le monde. commerce de détail.

Prenez un moment pour vous imaginer en train de faire du shopping dans un magasin de détail. Les informations que les entreprises collectent sur leurs clients sont vastes, que ce soit en ligne ou en personne. En prédisant les habitudes d'achat des consommateurs, les tendances du marché, les produits populaires, etc., les entreprises peuvent prendre des décisions éclairées. 

Processus automatisés améliorés

La plupart des secteurs d’activité ont été touchés par l’automatisation des tâches répétitives et banales, économisant du temps et des ressources. Apprentissage automatique sera combiné avec des techniques d’automatisation pour améliorer continuellement les processus d’automatisation.

Il est possible d’améliorer les processus de fabrication au niveau industriel grâce à l’apprentissage automatique. Pour atteindre cet objectif, il est nécessaire d’évaluer les modèles de fabrication actuels et de comprendre leurs lacunes. Cela permettra aux entreprises de résoudre rapidement tout problème pouvant survenir.

Au-delà des applications industrielles, l’automatisation profite à l’agriculture, à la recherche scientifique et à d’autres secteurs. À titre d'exemple de la manière dont le ML peut être utilisé dans l'agriculture, les activités agricoles automatisées et les données de recherche peuvent être prédites et déchiffrées à l'aide du ML.

Améliorations de la sécurité

En raison du flot de technologies basées sur le Web, le monde est devenu de plus en plus dépendant des services Web. En confiant certaines tâches de surveillance et d'évaluation des vulnérabilités à un algorithme automatisé, les équipes de sécurité existantes peuvent être complétées.

Par exemple, considérons un simple filtre anti-spam. Les organisations peuvent réduire le spam ou les e-mails à risque dans les boîtes de réception des employés en intégrant le ML dans le filtre anti-spam. L’apprentissage automatique étant un processus d’apprentissage, plus l’algorithme prend en compte d’e-mails, meilleur sera le filtrage.

Un autre exemple est le processus d’évaluation des menaces que suivent quotidiennement la plupart des applications en ligne. En analysant les données des attaques passées et en mettant en évidence les vulnérabilités au sein applications, l’apprentissage automatique peut prédire les futurs vecteurs d’attaque. 

Gestion des finances

Parmi les applications des algorithmes d’apprentissage automatique dans l’analyse financière figurent :

• Effectuer des analyses de coûts et prévoir les dépenses professionnelles sont des tâches simples
• La détection de fraude et le trading algorithmique sont des tâches complexes

Afin de prédire avec précision les résultats futurs, les données historiques sont analysées pour tous ces cas d'utilisation. Selon l'algorithme utilisé et les données fournies, la précision de ces prédictions peut varier.

Les derniers mots

L’utilisation de l’apprentissage automatique dans l’éducation devrait se développer dans les années à venir d’ici 2023. Au fil du temps, les algorithmes deviendront plus rapides, plus sophistiqués et plus précis, que vous soyez un prophète ou non. Technologie éducative sera révolutionné par l’apprentissage automatique à l’avenir, supplantant les méthodes d’enseignement traditionnelles.

Dans une entreprise liée à l'éducation, vous ne devriez pas dépenser des milliers de dollars en apprentissage automatique. Dans ce cas, il n’y a pas de solution miracle. Dans de nombreux cas, cependant, l’apprentissage automatique peut s’avérer tout à fait adéquat et ne doit pas être ignoré.

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