نقش یادگیری ماشینی در بهبود آموزش آنلاین

یادگیری ماشینی امکانات مهیجی را برای آموزش آنلاین ارائه می دهد. اگر با این اصطلاح آشنا نیستید، باید بگوییم یادگیری ماشین نوعی هوش مصنوعی است که به سیستم های رایانه ای کمک می کند، تا در هنگام انجام وظایف خاص مجموعه داده ها را تجزیه و تحلیل کنند و سپس بدون نیاز به برنامه ریزی بیشتر، عملکرد آنها را بر اساس بازخورد داده به تدریج بهبود می بخشند.

این یک سیستم عامل اتوماسیون فعلی است. اگرچه راه اندازی یک سیستم اتوماسیون به اندازه کافی آسان است که همان وظایف را بارها و بارها انجام می دهد، اما ایجاد یک سیستم که خود بهبود یابد مسئله دیگری است. و با این وجود، این دقیقاً همان کاری است که یادگیری ماشینی انجام می دهد.

نمی دانید چگونه این فناوری می تواند با آموزش آنلاین متناسب باشد؟ پیش بینی ها هنوز سخت است. اما یادگیری ماشینی مطمئناً چند برنامه امیدوار کننده دارد. در اینجا به چند مورد از آنها می پردازیم.

۱٫دوره را متناسب با سرعت و ظرفیت دانش پذیر تنظیم کنید.

یکی از ابزارهای یادگیری مورد علاقه من یک برنامه فلش کارت “تکرار فاصله ای” به نام Anki است. شما کارت های فلش خود را طراحی و راه اندازی می کنید و این کار را با استفاده از الگوریتمی ارائه می دهید که به مرور زمان بین بررسی کارت را افزایش می دهد. اگر پاسخ کارتها را به درستی ادامه دهید، طولانی تر منتظر می ماند تا دوباره آن کارت را به شما نشان دهد. این امر باعث می شود دانش پذیران بیش از حد در کارت هایی که از قبل می دانند سرمایه گذاری نکنند و تمرکز خود را بر روی مطالبی که باید یاد بگیرند حفظ کند.

اکنون، این سیستم بر اساس ورودی من است، بنابراین چیزی نیست که شما آن را یادگیری ماشین بنامید. من به برنامه می گویم که آیا کارت را می دانم و یادآوری جواب برای من چقدر سخت یا آسان بود. سیستم های تکرار فاصله ای مدتی وجود داشته و به طور شگفت انگیزی در به خاطر سپردن اطلاعات موثر بوده اند. چگونه می توان آن را در یادگیری ماشینی استفاده کرد؟

چه اتفاقی می افتد اگر برنامه ای بتواند، فقط از طریق تعامل من با محتوای موجود در صفحه، بگوید که آیا این مطالب را فهمیده ام؟ و اگر این برنامه بتواند محتوا را متناسب با یادگیری من تنظیم کند، یا با سرعت بخشیدن یا کاهش سرعت آن، چه اتفاقی می افتد؟ مانند سیستم تکرار فاصله ای، این امر به دانش پذیران کمک می کند بدون از دست دادن وقت برای مطالبی که قبلاً تسلط داشتند، در جاهایی که به تمرین بیشتری نیاز دارند تمرکز کنند.

2. از طریق اتوماسیون هوشمند از شر مشاغل اداری خلاص شوید.

یک شکایت رایج در مورد اتوماسیون این است که عنصر انسانی را از آموزش حذف می کند. دانش پذیران با تعاملات واقعی با معلمان بهتر کار می کنند، نه تعاملات AI که فقط آنها را تقلید می کنند. با این وجود هرچه نقش های مهم تر در تدریس به هوش مصنوعی سپرده شوند، احتمال وقوع آن بیشتر خواهد بود.

با این وجود، تصویر وقتی تغییر می کند که یادگیری ماشینی برای کارهای اداری اعمال شود. اکنون، هوش مصنوعی به جای جایگزینی معلمان، آنها را از زیر بار کار خسته کننده رها می کند و وقت بیشتری را برای اختصاص دادن به کلاس در اختیار آنها قرار می دهد.

3. محتوا را برای نقاط قوت و ضعف یک یادگیرنده شخصی کنید.

مانند مثال قبلی که در آن نرم افزار یادگیری ماشین سرعت را تنظیم می کند، هیچ دلیلی وجود ندارد که خود محتوا را نیز تنظیم کند. این امر می تواند به ویژه در یادگیری مبتنی بر سناریو یا در عناصر گیمیفیکیشن مفید واقع شود.
به عنوان مثال، فرض کنید شما یک برنامه خدمات مشتری ایجاد کرده اید تا به دانش پذیران خود کمک کنید تا به مشتریان ناراضی پاسخ دهند. یادگیری مبتنی بر سناریو یک روش عالی برای مقابله با این موضوع است، اما می تواند برنامه ریزی آن زیادی طول بکشد، و گزینه های پاسخ دانش پذیران می توانند به سرعت از کنترل خارج شود. با این وجود، فراگیران این امر را به یک برنامه یادگیری ماشینی تبدیل می کنند، فراگیران یک روش قوی تر برای تمرین مهارت های مدیریت مشتری خود دارند.

کاملاً واضح است که ببینید این مورد چگونه ممکن است در گیمیفیکیشن نیز اعمال شود. همانطور که این برنامه یاد می گیرد چگونه به دانش پذیر پاسخ دهد، می تواند کار را بر اساس نیازهای یادگیرند ، کم و بیش چالش برانگیز کند.

۴- به سوالات فراگیر پاسخ دهید و بازخورد هوشمندانه ارائه دهید.

هنگامی که دانش پذیران با موضوع درگیر هستند، ممکن است برای ادامه کار نیاز به کمک اضافی داشته باشند. اما این بازخورد فردی می تواند زمانبر باشد و اگر تعداد زیادی از فراگیران در این دوره حضور داشته باشند، مربیان منابع لازم برای پاسخگویی مناسب به دانش پذیران را ندارند.

اما اگر بجای صحبت با مربی، نرم افزار یادگیری ماشین توانایی درک سوال و پاسخگویی در سطحی را که فراگیر می تواند درک کند داشته باشد، چه می شود؟ برای دستیابی به این مهم، یادگیری ماشینی باید به اندازه کافی پیشرفته باشد تا محتوای سوال را تجزیه و تحلیل کند، مهم نیست که چگونه فراگیر آن را بیان کرده است، در حالی که پاسخی را ارائه می دهد که نه خیلی ساده است و نه خیلی پیچیده.

این مطمئناً یک فرصت هیجان انگیز برای یادگیری ماشینی است. اگرچه پردازش طبیعی هنوز راهی برای پیشبرد این فناوری دارد که بتواند تجربه کاربری مفیدی را در اختیار شما قرار دهد. بزرگترین خطر این است که ممکن است دانش پذیران از صحبت با مربیان منع می شوند، مانند یک سیستم پاسخگویی تلفنی خودکار، و بعد از آن نتوانند پاسخ سوالات خود را دریافت کنند.

با این حال، بر خلاف سیستم پاسخگویی، برنامه یادگیری ماشینی می تواند با گذشت زمان پاسخ های بهتری ارائه دهد. ورودی و بازخورد کاربر می تواند به سرعت خدمات را بهبود بخشد، و آن را یک مزیت واقعی برای دانش پذیران و مربیان به حساب آورد.
یادگیری ماشینی در راه است، اما جای آموزش و پرورش را نخواهد گرفت.

بدون شک، یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی پیشرفته فرصت های زیادی را برای مربیان و فراگیران ایجاد می کند. اما شناختن محدودیت های این فناوری نیز مهم است.

من شخصاً نسبت به پیشنهادهایی که یادگیری ماشینی قادر به تولید محتوا یا حتی دوره های کامل، بدون نظارت زیاد است، بسیار بدبین هستم. در بهترین حالت، چنین دوره هایی فقط می توانند مشتقات دیگر دوره ها باشند و به احتمال زیاد، در پایان یادگیرندگان به مطالبی متناسب با نیازهای آنها که یک مربی ارائه می دهد، دسترسی پیدا نکرده اند.
با این حال، یادگیری ماشینی می تواند به تطبیق محتوا با فراگیران کمک کند، در حالی که این امر باعث کمتر شدن کار مربیان یا بسیاری از بارهای اداری می شود. دشوار است بگوییم چه زمانی این فناوری به اندازه کافی در دسترس قرار می گیرد تا بتواند جریان اصلی آموزش آنلاین را تحت تأثیر قرار دهد، اما همچنان در حال پیشرفت و تغییر است.