Информационные технологии в образовании

Постоянная помощь во время обучения

Искусственный интеллект может помочь учителям выполнять самые утомительные и трудоемкие задачи, такие как оценивание тестов с помощью соответствующего программного обеспечения для выставления оценок, экономя время на взаимодействие с учащимися. Такие инструменты уже вполне способны исправлять упражнения с множественным выбором и «правда-ложь», но благодаря развитию обработки естественного языка они будут все более и более эффективными при проверке кратких письменных ответов и эссе.

В рамках машинного обучения методы делятся на две большие категории: обучение под руководством и обучение без наблюдения. Алгоритмы машинного обучения под наблюдением учатся решать проблемы, используя значения данных, помеченные как ввод и вывод. Обучение без наблюдения носит скорее исследовательский характер и направлено на выявление скрытых закономерностей в немаркированных данных.

В дополнение к повышению результатов обучения, искусственный интеллект также может упростить управление школьной инфраструктурой. Например, ИИ может выполнять такие трудоемкие и подверженные ошибкам задачи планирования ресурсов, как расчет нужного количества продуктов питания, учебных материалов или канцелярских принадлежностей и обеспечение их своевременной покупки и доставки. Особенно в условиях множества неопределенностей, вызванных пандемией, способность быстро адаптироваться к новым условиям никогда не была так важна для школ.

Решения в области машинного обучения требуют набора данных из нескольких сотен точек данных для обучения, а также достаточной вычислительной мощности для работы. В зависимости от приложения и сценариев использования может быть достаточно одного инстанса сервера или небольшого кластера серверов.

Другие интеллектуальные системы могут предъявлять различные требования к инфраструктуре, которые зависят от задачи, которую вы хотите выполнить, и используемой методологии вычислительного анализа. Варианты использования высокопроизводительных вычислений требуют совместной работы нескольких тысяч машин для достижения сложных целей.

Создание учебной программы — общеизвестно трудная задача, поскольку база знаний и ее актуальность постоянно меняются. Хотя искусственный интеллект отлично подходит для создания индивидуальных планов уроков для отдельных учащихся, он также может принести огромную пользу в изменении школьных или даже национальных учебных программ к лучшему. Искусственный интеллект может обрабатывать огромные объемы данных об успеваемости, интересах, компетенциях и проблемах учащихся за данный год и консультировать разработчиков учебных программ о том, как масштабно повысить эффективность своих учебных программ. Алгоритмы искусственного интеллекта могут выявлять закономерности и тенденции, оценивать эффективность определенных педагогических подходов и прогнозировать результаты различных образовательных стратегий.

Для администрации школы

Ни для кого не секрет, что учащимся с особыми потребностями требуется дополнительное внимание и ресурсы. Помощники на базе искусственного интеллекта могут предоставить им индивидуальные маршруты обучения и упражнения, гарантирующие получение ими наилучшего образования. Например, программное обеспечение для преобразования текста в речь с поддержкой искусственного интеллекта может зачитывать вслух учебные материалы и предоставлять учащимся с нарушениями зрения равные возможности для обучения.

Создание продукта искусственного интеллекта, как правило, является более сложным процессом, поэтому многие люди выбирают готовые решения искусственного интеллекта для достижения своих целей. Эти решения, как правило, созданы после многих лет исследований, и разработчики предоставляют их для интеграции с продуктами и услугами через API.

Искусственный интеллект в образовании применяется для улучшения результатов обучения и помогает учителям в разработке более совершенных образовательных практик. Существует множество способов, с помощью которых образовательные учреждения могут использовать технологию — от автоматической оценки заданий до индивидуальных учебных программ.

Искусственный интеллект (ИИ) – это общий термин для различных стратегий и методов, используемых для того, чтобы сделать машины более похожими на людей. ИИ включает в себя все, от умных помощников, таких как Alexa, до роботов-пылесосов и беспилотных автомобилей. Машинное обучение – одна из многих других отраслей искусственного интеллекта. Машинное обучение – это наука о разработке алгоритмов и статистических моделей, которые компьютерные системы используют для выполнения сложных задач без четких инструкций. Вместо этого системы полагаются на закономерности и выводы. Компьютерные системы используют алгоритмы машинного обучения для обработки больших объемов статистических данных и выявления шаблонов данных. Хотя машинное обучение – это ИИ, не все действия ИИ можно назвать машинным обучением.

Область применения искусственного интеллекта включает в себя множество методов, используемых для решения различных проблем. Эти методы охватывают генетические алгоритмы, нейронные сети, глубокое обучение, алгоритмы поиска, системы, основанные на правилах, и само машинное обучение.

Сочетание адаптивного обучения на основе ML и обработки естественного языка делает виртуальных помощников чрезвычайно гибкими и, следовательно, ценным союзником для учащихся. Чат-боты работают 24/7, предоставляя студентам обратную связь и поддержку всякий раз, когда возникает вопрос, и помогая студентам не отставать от учебы. Виртуальные помощники также не могут судить студентов, помогая им экспериментировать и меньше беспокоиться о допущении ошибок, которые многие студенты совершают в классе перед своими учителями и одноклассниками.