Преглед садржаја:
Машинско учење може потенцијално редефинисати не само начин на који се образовање стиче, већ и потакнути квалитетно учење са стране ученика. Вероватно је најважнији део улоге машинског учења у настави прилагођена настава. Машинским учењем одлазимо од методологије јединствене величине. Машинско учење обећава да ће пружити прилагођену наставу у настави пружајући повратне информације у стварном времену на основу понашања ученика и других фактора. Ово повећава шансе за боље учење. Машинско учење такође игра важну улогу у процени или процени уклањањем пристраности. (Велики подаци такође играју велику улогу у образовним трендовима. Како велики подаци могу револуционирати образовање.)
Истражимо утицај машинског учења на област наставне изврсности.
Прилагођена настава
Прилагођено подучавање је директна супротност методологији или филозофији која одговара свим величинама. Она узима у обзир способност ученика, брзину учења, позадину одговора и друге варијабле. Обрађује податке у реалном времену и пружа повратну информацију наставнику, тако да наставник може одмах препознати пажњу ученика или његову слабу реакцију и предузети корективне акције. Ово потенцијално може побољшати учешће ученика и, у том процесу, свеукупне резултате. Машинско учење ће моћи да објасни концепте, као и да постави циљеве за поједине ученике. Са друге стране, наставници ће бити у стању да прате да ли ученици могу пробавити концепте или не. На основу тих повратних информација, васпитачи могу у складу са тим променити или модификовати методологију, наставни план и програм. А, резултат је тачнији и циљанији за појединце. Једноставно речено, машинско учење врши аналитику засновану на подацима сваког ученика и чини процес доношења одлука аутоматским и уједначеним.
