科技正在改變著我們的生活、工作和娛樂方式，教育領域也不例外。
人工智能將像大多數(shù)其他領域一樣全面改變教育領域，這取決于當今一代的教育工作者和學生，規(guī)劃有效的方法來部署機器學習來使過渡平穩(wěn)有效。
如果你現(xiàn)在正在上學或在教育領域工作，那么必須了解即將發(fā)生的變化。在本文中，我們將探討機器學習在未來幾年改善教育的五種方式。
個性化學習
人工智能可以幫助跟蹤學生的學習進度，使學習過程個性化，從而讓教師有更多的時間與學生互動，而不是制定教學方法。 人工智能系統(tǒng)可以識別學生的優(yōu)勢和劣勢，以及學生需要額外幫助的領域，并可以定制學習體驗來幫助學生滿足他們的需求。AI系統(tǒng)可以根據(jù)過去的實踐和預測的未來結(jié)果為每個學生生成一組特定的學習目標，從而優(yōu)化課程設置。
在線課程在利用機器學習來跟蹤和量化學生體驗方面特別有益，從而根據(jù)學生需求定制學習環(huán)境方面。
機器協(xié)助評分和評估工作
在當今的數(shù)字時代，許多大學生正在尋求外部的專業(yè)論文寫作助手，來更快、更高效地完成課程。
機器輔助和AI可以幫助教育工作者發(fā)現(xiàn)大學生何時在學術論文上使用了專業(yè)協(xié)助，方法是將他們的研究論文或論文與先前提交的論文數(shù)據(jù)庫進行比較，甚至使用AI比較學生的寫作風格隨著時間的具體論文或文章來評估學生是否寫了特定的可疑論文。這種協(xié)助（其中一些已經(jīng)通過剽竊檢測軟件提供）可以消除一些評分的猜測，并為教育工作者與學生討論他們在寫作中的潛在問題提供基矗
評估和預測學生表現(xiàn)
人工智能將很快能夠處理在課程中收集到的有關學生的大量數(shù)據(jù)，以便評估學生的表現(xiàn)并預測未來的結(jié)果。一些學習管理系統(tǒng)已經(jīng)可以根據(jù)學生過去的表現(xiàn)和作業(yè)的平均成績來預測學生在論文中的可能成績。
不久，這些計算機化的跟蹤程序?qū)⒛軌蚴占銐虻臄?shù)據(jù)，來預測學生何時可能在作業(yè)上遇到困難，并預先將這些學生與他們成功解決困難所需的資源聯(lián)系起來。
在這個充滿挑戰(zhàn)的預測評分新世界中，數(shù)據(jù)為王，而做得好則成為在整個教育生涯中建立成功記錄的過程。
學生作業(yè)的機器評分
每個人都熟悉選擇題的機器評分，尤其是老式的掃描氣泡紙，需要一只2B鉛筆。然而，在不久的將來，機器將能夠?qū)W生的論文進行評分，“閱讀”其段落并評估它們是否滿足作業(yè)要求。計算機已經(jīng)被用來給一些標準考試論文進行評分，并且很快該過程可能會擴展到更長、更復雜的論文。當然，這樣做也會有風險，即學生將無法使用關鍵字和不相關的事實來欺騙這個系統(tǒng)，因為機器無法評估格式和連貫性。但是，如果雇用人員來檢查和確認機器等級，則可以緩解這種情況。
預測和規(guī)劃未來的職業(yè)
許多老年人記得參加過筆試，這將有助于推薦未來的職業(yè)。然而，當今的數(shù)據(jù)驅(qū)動環(huán)境提供了廣泛的信息來幫助指導當今的類似建議。
很快，機器學習將使教育工作者能夠從一系列輸入中處理學生的數(shù)據(jù)，包括年級、寫作樣本、能力測驗和建議等，從而制定出定制的職業(yè)生涯規(guī)劃建議，并考慮到360度的概括一個學生的生活、優(yōu)勢、劣勢和目標。
結(jié)論
我們只是在機器學習改變教育經(jīng)驗的力量方面取得巨大飛躍的開始。在未來的幾年中，我們可以預期當前的趨勢將會加速發(fā)展，并且機器學習在塑造未來學生的教育中將扮演越來越重要的角色。
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