광범위한자가 격리로 인해 전 세계의 많은 사람들이 원격 교육으로 전환했습니다. 그리고이 모든 과정이 순조롭게 진행된 것은 아닙니다. 오늘은 인공 지능이 교육 서비스를 제공 할 수있는 이점과 교육 과정 자체가 미래에 어떻게 변할 것인지에 대해 이야기하겠습니다.

인공 지능은 금융, 게임 및 카지노의 세계를 변화시키고 있습니다. Playamo.com/games/live-casino. 그는 특히 교육 방식에 영향을 미쳐 학생들의 참여를 높였습니다. 현대 기술을 도입함으로써 교육 플랫폼 및 조직은 구직자에 대한 매력을 높이고 수익을 높일 수 있습니다. 또한 더 똑똑한 교육은 각 사람에게 완전히 다른 경험을 제공하기 때문에 그러한 훈련에 대해 훨씬 더 기꺼이 지불 할 것입니다.

개별 접근

모든 교육의 가장 큰 문제는 다양성입니다. 교육 트랙이 모든 사람에게 적합하다는 것은 누구에게도 완벽하지 않다는 것을 의미합니다. 인공 지능을 사용하면 많은 기능을 고려하여 각 학생에게 개별적으로 프로그램을 선택할 수 있습니다. 교육 트랙을 선택하기위한 매개 변수에는 합격 한 테스트에 대한 데이터, 관심사 및 사회적 지위에 대한 정보, 이전 수업 결과, 심리적 프로필 등이 포함될 수 있습니다.

벨기에는 AI 교육의 가장 야심 찬 사례를 보여주었습니다. 작년에 플랑드르 지역 행정부는 AI 플랫폼 Century Tech와 계약을 체결했습니다. 개인 학습 시스템은 이제 700 개의 벨기에 학교에 배치됩니다. 신경 생리학을 사용하고 광범위한 데이터를 처리하는 시스템은 일부 주제를 완전히 이해하지 못하는 학생들을 위해 개별 미니 레슨을 선택합니다. 그러한 교육의 결과가 더 높아질 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다.

가장 관련성이 높은 교육

교육의 또 다른 문제는 배운 지식의 노후화입니다. 이것은 졸업생들이 취업을 신청할 때“당신이 배운 모든 것을 잊어 버려야”하는 전형적인 대학입니다. 그러나 사교육 서비스가 정보의 유입과 현대 연결된 사회의 발전 속도에 대처하기는 어려울 수 있습니다.

빅 데이터 및 머신 러닝 작업을위한 비전가이자 기술 이데올로기 인 Mark Van Rijmenam은 그의 인터뷰에서 이론적으로 인공 지능은 "특정 학생을위한 전체 학습 프로세스를 처음부터 독립적으로 구축 할 수 있습니다. 교사로서 그는 학생이 올바른 질문을 공식화하고 올바른 분석을 수행하도록 돕는 코치에 가깝습니다.”라고 Van Rijmenam은 말합니다. 지금은 환상처럼 들리지만 잠시 후 AI는 가장 시급한 시장 요구에 따라 교육 프로그램의 최종 결정, 개발 및 개선을 인수합니다.

그러나 이미 AI를 사용하여 방문자의 선호도를 연구하고 행동을 분석하는 것이 가능합니다. AI는 소셜 미디어 및 업계 미디어를 포함한 다양한 소스의 데이터를 연결함으로써 커리큘럼 추가를 즉시 추천하고 교육 프로젝트가 로드맵을 작성하도록 지원하며 고객이 기대하는 방향으로 발전 할 수 있습니다.

개인 상호 작용

개인 튜터와 함께 레슨을받을 수 있다면 좋습니다. 그러나 실습에서 알 수 있듯이 일반적으로 좋은 교사가 충분하지 않으며 개인 수업은 상당히 비쌉니다. 하지만 여기서 인공 지능은 동적 알고리즘에 따라 작업을 발행 할뿐만 아니라 학생의 상태를 모니터링하여 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 분석의 놀라운 예는 중국 학교에서 비디오 감시 시스템을 사용하는 것입니다.

교실의 얼굴 인식 시스템은 몰입 한 학생들이 과정에 어떻게 참여하고 있는지 이해하는 데 도움이됩니다. 엄격한 전자 교사가 누군가 자고 있거나 종이 비행기를 만들고 있다는 사실을 알아 차리면 성적이 나빠질 수도 있습니다.

인공 지능은 개인적인 제안을하거나 개별 프로그램을 개발할 수 있으며 시간 내에 사람을 프로세스에 연결할 수 있습니다. 기계 관찰에 익숙해 진 전문가는 교육 과정을 조정하고 사용자와 대화하고 제때에 문제를 해결하거나 조언을 제공 할 수 있습니다. Mark Van Rijmenam은“AI를 사용하여 학생이 특정 답변이나 결정을 내린 방법을 이해하면 답 자체보다 더 많은 것을 제공 할 것입니다.

신뢰성 및 제어

코로나 바이러스가 유행하는 동안 집에서 시험을 보는 관행이 표준이되었습니다. 그러나 그녀는 또한 사기와 관련된 많은 문제를 일으켰습니다. 그리고 여기에서 AI를 사용하면 가장 간단한 알고리즘으로도 모든 신뢰 문제를 근본적으로 해결할 수 있습니다. 각 수험생을 수동으로 추적하는 것은 불가능합니다. 그러나 웹캠을 연결하면 체크 포인트에서 학생의 행동을 쉽게 추적 할 수 있습니다. 이미 기업은 검증 된 알고리즘을 사용하여 사람의 시선 방향을 제어하고 의심스러운 행동을 식별하고 엿보고 힌트를 제공하고 있습니다.

이러한 분석 시스템의 도입으로 교육 기관은 학생이 직접 시험에 합격했음을 보장 할 수 있기 때문에 완전한 원격 학습을위한 졸업장을 발급 할 수 있습니다! 상호 합의에 따라 적시에 적용되는 제어 기능은 지식 수준에 대한 정확한 평가를 보장하는 동시에 막대한 자원을 절약 할 수 있습니다. 그런데 카메라, 마이크, 데스크톱을 통해 학생의 행동을 분석하는 Nestor 시스템은 몇 년 동안 일부 프랑스 대학에서 사용되었습니다.

인공 지능은 새로운 종류의 교육입니다

당연히 AI가 엄청난 잠재력을 가지고 있다는 것은 학습 분야입니다. 결국 최종 분석에서 교육은 정보의 획득입니다. 그리고 정보는 AI의 공기입니다. 우리는 이미 AI를 기반으로 각 사용자의 학습을 개인화하는 과정을보고 있습니다. 물론 아직 보편적 인 접근 방식은 없습니다. 그러나 우리는 비표준 작업을 해결하는 것을 좋아하고 많은 프로젝트를 주도하여 고객이 AI를 구현할뿐만 아니라 데이터 수집을 자동화하도록 돕습니다.

전 세계 유수 대학의 과학자들이 교육 과정에서 머신 러닝을보다 효과적으로 구현하기 위해 계속 노력하고 있다는 점을 고려하면 가까운 장래에 파트너와 함께 즉시 구현할 새로운 아이디어와 흥미로운 솔루션을 갖게 될 것입니다. 이렇게하면 사용자에게 다양한 이점을 제공하고 많은 사람과 수작업이 필요하지 않기 때문에 교육에 더 쉽게 접근 할 수 있습니다. 이는 잠시 후 사용자가 "구식 방식"을 교육하는 데 동의하지 않을 것임을 의미합니다. 비용이 많이 들고 비효율적 인 것으로 판명되기 때문입니다.

따라서 교육 회사는 현재 추가 분석 및 AI 연결을 위해 웹 사이트 및 포털에서 데이터를 수집하는 것에 대해 이미 생각해야합니다.