Maskininlärning inom utbildning: affärsfördelar och användningsfall

Det kan tyckas att maskininlärning inom utbildning bara är ytterligare ett modeord som syftar till att få entreprenörer att lägga pengar på innovation. Tvärtemot vad många tror är verkligheten en helt annan. Företag som redan har implementerat ML har insett flera betydande affärsfördelar. Dessutom gäller detta både etablerade varumärken med stora budgetar och lovande startups med begränsade resurser. Oavsett vilken typ av verksamhet du driver, är denna innovativa teknik lämplig för dig.

Den ger en översikt över användningen av maskininlärning i modern utbildning för att hjälpa dig att bestämma om du vill införliva det i ditt företag eller inte.

Utbildning drar nytta av maskininlärning.

Högre utbildningsinstitutioner, universitet och företagsinstitutioner implementerar allt mer Artificiell intelligens i sina kurser. Användningen av maskininlärning kan gynna både elever och lärare genom att öka effektiviteten och njutningen av inlärningsprocessen. Maskininlärning kan vara fördelaktigt för denna sektor.

Personliga inlärningsframsteg

Det traditionella förhållningssättet till utbildning har varit one-size-fits-all. Alla elever undervisas med samma metod. Utbildningsprocessen kan skräddarsys efter elevernas individuella behov genom att använda maskininlärning.

Detta tillvägagångssätt förbättrar att engagera eleverna och behålla dem. Standardiserade läroplaner tilltalar inte elever lika mycket som förfinade läroplaner och skräddarsytt innehåll. Att engagera dem kan också åstadkommas genom att använda chatbots och gamification. Även om vissa kurser erbjuder personliga upplevelser, kan vissa studenter fortfarande ta dem.

Automatisera rutinuppgifter

It Det är viktigt att spåra närvaro, organisera läroplanen, ge instruktioner och ta in elever. Trots sin tidskrävande och repetitiva karaktär förbrukar de en betydande mängd energi. Användningen av maskininlärning kan lindra den bördan, vilket gör att lärare kan koncentrera sig på mer kreativa och tillfredsställande uppgifter. Resultatet är att de kan undervisa sina elever mer effektivt.

Betyg som är mer exakta och snabbare

Lärare behöver objektivt och snabbt komma åt elevernas arbete för att underlätta utvärderingar och betygsättning. Elever, lärare och administratörer måste ta bort mänskliga fördomar från denna process. Med maskininlärning i edtech förstärks intelligenta bedömningar och testpoäng kan automatiseras, vilket resulterar i en minskning av bias. Med toppmoderna betygsverktyg som utvärderar presentationer, uppsatser och uppsatser kan lärare lägga mer tid på att undervisa.

Stil, språkflytande och struktur utvärderas i algoritmer, plagiat upptäcks och narrativa djup analyseras. Dessutom kan de göra det inom några sekunder. Betygsättningen kommer att förbli i händerna på lärarna, men maskininlärning kommer att förbättra effektiviteten och opartiskheten. En 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.

Hur kan maskininlärning användas i utbildning?

Denna sektor har redan dragit nytta av AI och maskininlärning. Låt oss undersöka olika användningsfall för maskininlärning inom utbildning och vilka verktyg som kan användas för att bygga smart edtech.

Analyserar text automatiskt

Eftersom ML är ett värdefullt verktyg för att analysera skriftliga inlämningsuppgifter utifrån det vi redan har diskuterat.

För att åstadkomma detta skapade University of Michigan ett verktyg som heter M-Write. Att analysera studenters uppsatser ger insikt i hur väl varje elev förstår kursmaterialet genom att identifiera specifika ord och ämnen. Professorer kan hjälpa vissa studenter, flytta studenter som visar skicklighet genom programmet eller ändra programmet helt baserat på resultaten.

Resultatförutsägelse för elever

Det räcker inte längre för lärare att enbart förlita sig på sin magkänsla när de avgör vilka elever som ska ta examen. För att identifiera elever med hög risk att hoppa av kan prediktiva analyssystem användas. Med 80%-noggrannhet förutspådde taiwanesiska forskare avhopp med hjälp av maskininlärningsalgoritmer. Denna information kan göra det möjligt för universiteten att ingripa tidigt och ge stöd, hjälp och vägledning till studenter i riskzonen.

Inlärningsluckor måste täppas till.

Med hjälp av algoritmer är det också möjligt att identifiera och åtgärda saknade färdigheter. ML-lösning för skolor kan erbjuda personliga läroplaner anpassade efter varje elevs behov. Ett diagnostiskt verktyg kan identifiera inlärningsluckor och föreslå områden där eleverna bör fokusera sin uppmärksamhet. Med spel, tävlingar och certifikat bör eleverna motiveras att fortsätta.

Att bestämma var man ska studera

Dessa resurser kan vara till hjälp för blivande studenter också. Det blir allt vanligare att läroanstalter marknadsför sina tjänster. Att välja rätt högskola förenklas med AI & ML. För att avgöra vilka alternativ som är mest lämpliga för dem matar eleverna in relevant information i algoritmen. Användare kan använda detta verktyg för att avgöra om en viss utbildningsinstitution är rätt för dem.

Användningsfall för maskininlärning.

Nu när vi har en grundläggande förståelse för maskininlärning, låt oss diskutera dess fördelar för företag och organisationer.

Analysera användarbeteende

Att använda maskininlärning för att analysera användarbeteende är en vanlig praxis inom detaljhandeln.

Ta en stund att föreställa dig att du handlar i en butik. Informationen företag samlar in om kunder är enorm, oavsett om det är online eller personligen. Genom att förutsäga konsumenternas köpvanor, marknadstrender, populära produkter etc. kan företag fatta välgrundade beslut. 

Automatiserade processer förbättrades

De flesta affärssektorer har påverkats av automatiseringen av repetitiva och vardagliga uppgifter, vilket sparar både tid och resurser. Maskininlärning kommer att kombineras med automationstekniker för att kontinuerligt förbättra automationsprocesserna.

Det är möjligt att förbättra tillverkningsprocesser på industriell nivå med hjälp av maskininlärning. För att uppnå detta mål är det nödvändigt att utvärdera de nuvarande tillverkningsmodellerna och förstå deras brister. Detta gör det möjligt för företag att snabbt lösa eventuella problem som kan uppstå.

Utöver industriella tillämpningar gynnar automatisering jordbruk, vetenskaplig forskning och andra sektorer. Som ett exempel på hur ML kan användas inom jordbruket kan automatiserade jordbruksaktiviteter och forskningsdata förutsägas och dechiffreras med hjälp av ML.

Förbättringar av säkerheten

På grund av floden av webbaserad teknik har världen blivit allt mer beroende av webbtjänster. Genom att överföra vissa övervaknings- och sårbarhetsbedömningsuppgifter till en automatiserad algoritm kan befintliga säkerhetsteam kompletteras.

Tänk till exempel på ett enkelt spamfilter. Organisationer kan minska skräppost eller riskfyllda e-postmeddelanden i anställdas inkorgar genom att införliva ML i skräppostfiltret. Eftersom maskininlärning är en inlärningsprocess, desto fler e-postmeddelanden som algoritmen tar hänsyn till, desto bättre blir filtreringen.

Ett annat exempel är hotbedömningsprocessen som de flesta onlineapplikationer går igenom dagligen. Genom att analysera tidigare attackdata och lyfta fram sårbarheter inom applikationer, kan maskininlärning förutsäga framtida attackvektorer. 

Hantering av ekonomi

Bland tillämpningarna av maskininlärningsalgoritmer i finansiell analys är:

• Att utföra kostnadsanalyser och förutsäga affärskostnader är enkla uppgifter
• Bedrägeriupptäckt och algoritmisk handel är komplexa uppgifter

För att exakt förutsäga framtida utfall analyseras historiska data för alla dessa användningsfall. Beroende på vilken algoritm som används och vilken data som tillhandahålls kan noggrannheten hos dessa förutsägelser variera.

De sista orden

Användningen av maskininlärning inom utbildning förväntas blomma ut under de kommande åren till 2023. Med tiden kommer algoritmerna att bli snabbare, mer sofistikerade och skarpare, oavsett om du är profet eller inte. Utbildningsteknik kommer att revolutioneras av maskininlärning i framtiden, vilket driver ut traditionella undervisningsmetoder.

I en utbildningsrelaterad verksamhet bör du inte spendera tusentals dollar på maskininlärning. I det här fallet finns det ingen silverkula. I många fall kan dock maskininlärning visa sig vara ganska adekvat, och det bör inte ignoreras.

Om du är intresserad av att införliva utvecklingstjänster för maskininlärning in i din nuvarande affärsmodell/startup eller bara är nyfiken på konceptet, vänligen kontakta Carmatec för din kostnadsfria uppskattning eller konsultation. Kontakta gärna våra experter om du har några frågor!