Ed-Tech.对AI的可靠性:未来

以下文章受到先生的思想的启发。 Mayank Srivastava.。他是专家全球的创始人,是世界领先的Edtech公司的领域 GMAT准备 and MBA录取咨询咨询

AI.

教育技术或ED-TECH,更优先的术语,是在我们知道的情况下,即将改变教育系统的破坏性现象。在过去的二十年中,我们教育系统的灵活性允许技术逐渐蔓延到域名中,并将此类创新工具作为搜索引擎,视频流和实况网络研讨会等引入此类创新工具。

然而,随着AI和ED-Tech的合作,我们正在寻找一个未来的学术场景升高,包括智能,高效,学习工具。这种技术中断将特别受益于亚洲国家,使所有人都很容易获得卓越的教育。

更好地了解如何 Ed-Tech. 将影响我们的学术结构,我们需要了解人工智能如何使Ed-Tech能够在其培养教育领域的预期变化的任务中实现ED-Tech。

实现个性化的学习体验

向每个人提供全面的教育课程,既不证明个人的理解和分析能力也不是有助于恰当地确定学生对特定纪律的独特利益。教育者确实意识到每个学生对特定学科都有一种能力,而是无法使用任何实际的解决方案,以便每个瞳孔都与个性化的学习经历。

向每个学生提供个性化课程是一项几乎类似于不可能的任务。在这种情况下,机器学习对数据挖掘的独特能力有所帮助 - 阅读个别行为有助于AI制定一个识别特定学习要求的学习程序。为了引用一个例子,机器学习将分析学生在给定的运动上的表现,确定技能和弱点,并建议在进展到下一个学习阶段之前解决弱点的技术。

如果有任何案例分析返回对弱点分析的负面响应,则该工具将批准进入下一阶段。因此,学生可以一次专注于一个学习方面,掌握相同的,然后继续前进到下一个。与一般学习课程不同,ED-Tech企业家可以依靠AI设计符合特定学习要求的高端自适应学习解决方案。

深入学习

与机器学习相反,这取决于算法, 深度学习 是专注于学习数据表示的机器学习的子类别。该学习工具已经以人脑所采用的基本学习响应方法建模。因此,深度学习取决于一种精细结构,包括用于模拟生物感官网络的信息变换技术的神经网络。

深入学习,在分析用户响应的密集代码网络上运行,将有助于个人了解他们认知技能的强大和薄弱程度。基础这一结果,ED-Tech可以设计学习材料,包括内容和学习风格,这对应于个人学习要求。因此,ED-Tech,在影响不仅职业的关键决策,而且持有巨大的潜力,而且担任日常活动。

减少教育工作者的家务,使课堂讨论能够讨论

教育工作者难以平衡他们的杂项,涵盖课程设计,调度课程,准备讲座,评分等.DED技术,由AI授权,可以帮助显着自动化这些杂项任务:例如,技术已经帮助客观评分。同样,AI也可以接受培训到等级主观反应。

此外,由主题专家记录的课堂培训视频将帮助教育工作者专注于讨论课堂上的共同外带,并专注于批评的疑虑解决问题。重要的是,学生将获得高质量的学习材料,有效地组织和与学习需求相关。视频会议将进一步实现内部和机构间沟通,从而激励创造性的思维过程和发展定量和逻辑推理技能。

鼓励协作学习

技术已经证明,通过改善信息传播系统,其原则的适当利用可以让世界更加接近。在教育领域,同样,AI工具可用于鼓励超越课堂互动,以帮助启发出具有广泛观点的学生。

协作学习是必不可少的,因为讨论刺激了认知过程,从而提高了现有危机的认识及其可能的解决方案。学习将不再是学习材料限制,Ed-Tech承诺使学习体验有趣。

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