교실에서 머신러닝을 활용하여 각 학생에게 맞춤형 교육 경험을 제공할 수 있습니다. 학생들은 자신의 속도를 설정하고, 자신의 속도에 맞춰 지침을 따르고, 이 환경에서 무엇을 배울지 선택할 수 있습니다 복합기렌탈.
구식 교사들은 생각하고 배울 수 있는 기계에 적응하는 데 어려움을 겪고 있습니다. ML이 교육 분야를 뒤흔들 것이라고 권고하는 것은 일반적으로 누구의 관심도 끌지 못합니다. 그럼에도 불구하고 그들은 언젠가 이 새로운 현실을 파악해야 합니다.
이 아이디어를 처음 접하는 독자들에게 ML은 “명시적으로 사용자 정의하지 않고도 PC가 정보를 통해 “학습”(즉, 특정 작업에 대한 실행을 논리적으로 추가 개발)할 수 있도록 사실 기반 전략을 활용하는 소프트웨어 엔지니어링 분야로 특징지어집니다. .” 예를 들어 학교 교육에서는 학습 시험과 컴퓨터 추론에서 ML을 볼 수 있습니다.
이 글에서는 머신러닝이 훈련 영역을 뒤흔드는 6가지 방법을 조사해야 합니다.
생산성 확대. 인간이 만든 의식으로서의 기계 학습 수업은 임원의 홈룸, 기획 등과 같은 책임을 완수함으로써 강사를 더욱 효과적으로 만들 수 있습니다. 따라서 교사는 AI가 수행할 수 없고 인간의 손길이 필요한 심부름에 집중할 수 있습니다.
학습 조사. 학습 조사를 통한 머신러닝 인증은 강사가 인간의 정신을 활용하여 수집할 수 없는 정보에 대한 지식을 습득하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 한계 내에서 PC는 엄청난 수의 콘텐츠를 필터링하고 교육 및 학습 과정에 큰 영향을 미치는 연관성과 목적을 만들어 정보에 깊이 빠져들 수 있습니다.
예측 조사. 예지력 시험으로서의 기계 학습 과정은 앞으로 발생할 수 있는 일에 대한 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 중학교 학부생의 통합 기록에 대한 정보 색인을 활용하면, 예지력 있는 조사를 통해 학문적 실망으로 인해 어떤 기록이 존재할 것인지, 심지어 ACT나 SAT와 같은 정규 시험의 예상 점수까지 알려줄 수 있습니다.
다양한 학습. 다용도 학습으로서의 머신러닝 훈련은 어려움을 겪고 있는 학부생을 교정하거나 재능 있는 학생에게 도전하는 데 활용될 수 있습니다. 다목적 학습은 학부생의 프레젠테이션을 지속적으로 세분화하고 해당 정보로 인해 기술 및 교육 계획을 보여주는 혁신 기반 또는 온라인 학교 시스템입니다. AI가 헌신적인 숫자를 충족한다고 생각하세요. 멘토는 맞춤형 헌신을 충족합니다.
맞춤형 학습 . 맞춤형 학습으로서의 ML은 모든 학부생에게 개별화된 교육적 만남을 제공하는 데 활용될 수 있습니다. 맞춤형 학습은 학부생이 자신의 속도에 맞춰 학습을 안내하고 때때로 무엇을 실현해야 할지에 대한 결론을 내리는 유익한 모델입니다. 맞춤형 학습을 활용하는 담임에서는 학부생이 자신이 원하는 것을 선택하고, 교육자는 학부생의 장점에 맞게 교육 프로그램과 규범을 맞추는 것이 바람직합니다.
평가. 인간이 만든 추론으로서의 기계