విషయము
- అనుకూలీకరించిన బోధన
- మంచి అంచనాలు
- అనుకూల పాఠ ప్రణాళికలు
- బగ్స్ లేవు, ఒత్తిడి లేదు - మీ జీవితాన్ని నాశనం చేయకుండా జీవితాన్ని మార్చే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి స్టెప్ గైడ్ ద్వారా మీ దశ
- అనుకూల అభిప్రాయం
- కెరీర్ మార్గం ప్రిడిక్షన్
- ముగింపు
మూలం: హేవైర్‌మీడియా / డ్రీమ్‌స్టైమ్.కామ్
Takeaway:
యంత్ర అభ్యాసం పాఠాలు ఎలా బోధించబడుతుందో మరియు విద్యార్థులు ఎలా నేర్చుకుంటారో విప్లవాత్మకంగా మారుతోంది.
యంత్ర అభ్యాసం విద్య ఎలా పంపిణీ చేయబడుతుందనేది మాత్రమే కాకుండా, విద్యార్థుల వైపు నాణ్యమైన అభ్యాసాన్ని కూడా ప్రోత్సహిస్తుంది. బోధనలో యంత్ర అభ్యాసం యొక్క పాత్రలో చాలా ముఖ్యమైన భాగం అనుకూలీకరించిన బోధన. యంత్ర అభ్యాసంతో, మేము ఒక-పరిమాణ-సరిపోయే-అన్ని పద్దతి నుండి దూరంగా వెళ్తున్నాము. వ్యక్తిగత విద్యార్థుల ప్రవర్తన మరియు ఇతర కారకాల ఆధారంగా నిజ-సమయ అభిప్రాయాన్ని అందించడం ద్వారా అనుకూల తరగతి బోధనను అందిస్తామని యంత్ర అభ్యాసం వాగ్దానం చేస్తుంది. ఇది మంచి అభ్యాస అవకాశాలను మెరుగుపరుస్తుంది. పక్షపాతాలను తొలగించడం ద్వారా మదింపు లేదా మూల్యాంకనాలలో యంత్ర అభ్యాసం కూడా ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది. (విద్య పోకడలలో పెద్ద డేటా కూడా పెద్ద పాత్ర పోషిస్తోంది. బిగ్ డేటా విద్యను ఎలా విప్లవాత్మకంగా మార్చగలదో మరింత చదవండి.)
బోధనా నైపుణ్యం రంగంలో యంత్ర అభ్యాసం యొక్క ప్రభావాన్ని అన్వేషిద్దాం.
అనుకూలీకరించిన బోధన
అనుకూలీకరించిన బోధన అనేది ఒక-పరిమాణ-సరిపోయే-అన్ని పద్దతి లేదా తత్వశాస్త్రానికి ప్రత్యక్ష వ్యతిరేకం. ఇది వ్యక్తిగత విద్యార్థుల ఆప్టిట్యూడ్, లెర్నింగ్ స్పీడ్, బ్యాక్ గ్రౌండ్, రెస్పాన్స్ మరియు ఇతర వేరియబుల్స్ ను పరిగణిస్తుంది. ఇది డేటాను నిజ సమయంలో ప్రాసెస్ చేస్తుంది మరియు ఉపాధ్యాయునికి అభిప్రాయాన్ని అందిస్తుంది, తద్వారా ఉపాధ్యాయుడు విద్యార్థుల దృష్టిని లేదా పేలవమైన ప్రతిస్పందనను వెంటనే గుర్తించి, దిద్దుబాటు చర్యలు తీసుకోవచ్చు. ఇది విద్యార్థుల భాగస్వామ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది మరియు ఈ ప్రక్రియలో మొత్తం ఫలితాలను అందిస్తుంది. మెషీన్ లెర్నింగ్ భావనలను వివరించడంతో పాటు వ్యక్తిగత విద్యార్థుల కోసం లక్ష్యాలను నిర్దేశిస్తుంది. మరోవైపు, విద్యార్థులు భావనలను జీర్ణించుకోగలరా లేదా అనే విషయాన్ని ఉపాధ్యాయులు గుర్తించగలుగుతారు. ఆ అభిప్రాయం ఆధారంగా, అధ్యాపకులు పద్దతి, పాఠ్యాంశాలు లేదా అంశాలను తదనుగుణంగా మార్చవచ్చు లేదా సవరించవచ్చు. మరియు, ఫలితం మరింత ఖచ్చితమైనది మరియు వ్యక్తుల కోసం లక్ష్యంగా ఉంటుంది. సరళంగా చెప్పాలంటే, యంత్ర అభ్యాసం వ్యక్తిగత విద్యార్థుల డేటా ఆధారంగా విశ్లేషణలను చేస్తుంది మరియు నిర్ణయాత్మక ప్రక్రియను స్వయంచాలకంగా మరియు ఏకరీతిగా చేస్తుంది.
మంచి అంచనాలు
బోధనా పరిశ్రమలో అసెస్‌మెంట్ ఒక ప్రధాన భాగం. మెషీన్ లెర్నింగ్ టెక్నాలజీ ఉపాధ్యాయులకు పరీక్షలను నిష్పాక్షికంగా అంచనా వేయడానికి లేదా అంచనా వేయడానికి మరియు అభిప్రాయాన్ని అందించడానికి సహాయపడుతుంది. యంత్ర అభ్యాస అనువర్తనాలు అంచనా వేయవచ్చు మరియు స్కోర్‌లను అందించగలవు. ఈ ప్రక్రియను యంత్రాలు చూసుకుంటాయి, మానవ జోక్యాన్ని తొలగిస్తాయి మరియు ఈ ప్రక్రియ నుండి మానవ పక్షపాతం లేదా పక్షపాతాన్ని తొలగించడంలో సహాయపడతాయి.
అయితే, అదే సమయంలో, డేటా ఫీడ్ ఆధారంగా మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంల ద్వారా అంచనా వేయబడుతుందని మేము గుర్తుంచుకోవాలి. అందువల్ల, కేసు నుండి కేసు ఆధారంగా కొంత మానవ జోక్యం అవసరం కావచ్చు. ఉదాహరణకు, రీసెర్చ్ పేపర్ మూల్యాంకనం, ఇంటరాక్టివ్ వర్క్, మౌఖిక పరీక్ష మొదలైన సందర్భాలు, కొన్ని మానవ జోక్యం ఇంకా అవసరం. మొత్తంమీద, యంత్ర అభ్యాస సహాయంతో అంచనా ప్రక్రియ మరింత క్రమబద్ధీకరించబడింది, ఖచ్చితమైనది మరియు నిష్పాక్షికంగా ఉంటుంది.
అనుకూల పాఠ ప్రణాళికలు
ఈ రోజు వరకు, పాఠ్య ప్రణాళికలు సాధారణ పద్ధతిలో తయారు చేయబడ్డాయి, కాబట్టి అవి విద్యార్థులందరికీ ఒకే ప్రణాళిక. ఏదేమైనా, విద్యార్థులకు వివిధ రకాలైన అభ్యాస సామర్థ్యం ఉంది, కాబట్టి ఒకే పాఠ్య ప్రణాళిక విద్యార్థులందరికీ అనువైనది కాకపోవచ్చు. దృశ్యమాన ప్రాతినిధ్యాలు / గణాంకాలు / రేఖాచిత్రాల ద్వారా ఒక విద్యార్థి త్వరగా నేర్చుకోగల దృష్టాంతాన్ని g హించుకోండి, కాని అతనికి / ఆమెకు ఆధారిత అధ్యయన సామగ్రి ఇవ్వబడుతుంది - విద్యార్థి పదార్థాన్ని నేర్చుకోవడంలో కష్టపడవచ్చు.
AI మరియు యంత్ర అభ్యాసానికి ముందు, దీన్ని గుర్తించడానికి మరియు సాధ్యమైన పరిష్కారాన్ని కనుగొనటానికి ఆచరణాత్మక మార్గం లేదు. తత్ఫలితంగా, ఇది విద్యార్థిపై విపరీతమైన ఒత్తిడిని కలిగిస్తుంది మరియు కొన్నిసార్లు వైఫల్యానికి దారితీస్తుంది, అయినప్పటికీ విద్యార్థికి మంచి సామర్థ్యం ఉండవచ్చు. పదార్థం భిన్నంగా మాత్రమే సమర్పించబడి ఉంటే, విద్యార్థి దానిని సులభంగా అర్థం చేసుకొని నేర్చుకోవచ్చు.
AI అనువర్తనాలు ఈ పరిస్థితికి గొప్ప పరిష్కారం. అనుకూల పాఠ్య ప్రణాళికలు మెరుగైన అభ్యాసానికి దారి తీస్తాయి ఎందుకంటే సాంకేతికత విద్యార్థుల డేటాను అంచనా వేయగలదు మరియు విద్యార్థులు నేర్చుకోగల ఉత్తమ పద్ధతులను నిర్ణయిస్తుంది. ఇది విద్యార్థుల ఆసక్తి ఆధారంగా విషయాల యొక్క మంచి మ్యాపింగ్‌ను కూడా నిర్ణయిస్తుంది.
బగ్స్ లేవు, ఒత్తిడి లేదు - మీ జీవితాన్ని నాశనం చేయకుండా జీవితాన్ని మార్చే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి స్టెప్ గైడ్ ద్వారా మీ దశ
సాఫ్ట్‌వేర్ నాణ్యత గురించి ఎవరూ పట్టించుకోనప్పుడు మీరు మీ ప్రోగ్రామింగ్ నైపుణ్యాలను మెరుగుపరచలేరు.
అనుకూల అభిప్రాయం
ఏదైనా అభ్యాస వ్యవస్థలో అభిప్రాయం ఒక ముఖ్యమైన భాగం. బోధనలో కూడా, అభిప్రాయం చాలా ముఖ్యమైన భాగాలలో ఒకటి. మేము అభిప్రాయం గురించి మాట్లాడినప్పుడు, దీని అర్థం 360-డిగ్రీల అభిప్రాయం. ఇక్కడ, ఇది విద్యార్థి మరియు ఉపాధ్యాయులకు వర్తించబడుతుంది. యంత్ర అభ్యాసం విద్యార్థుల డేటాను విశ్లేషిస్తుంది (గ్రేడింగ్, ఆసక్తి, స్కోరు, ప్రవర్తన మొదలైనవి) మరియు అభిప్రాయాన్ని అందిస్తుంది. యంత్ర అభ్యాసం ఉపాధ్యాయుల డేటాను విశ్లేషిస్తుంది (బోధించిన విషయం, బోధనా విధానం, అంగీకారం మొదలైనవి) మరియు అభిప్రాయాన్ని సిద్ధం చేస్తుంది. ఈ అభిప్రాయం రెండు పార్టీలకు సహాయపడుతుంది. విద్యార్థులు నిర్మాణాత్మక అభిప్రాయాన్ని పొందగలుగుతారు మరియు మంచి ఫలితాలను పొందడానికి తదనుగుణంగా పనిచేయగలరు. మరోవైపు, ఉపాధ్యాయులు మెరుగైన బోధనా అనుభవాన్ని అందించడానికి తమను తాము సర్దుబాటు చేసుకోగలుగుతారు.ఉపాధ్యాయుడు ఇప్పటికే విద్యార్థుల అభిప్రాయాన్ని అందిస్తుండగా, యంత్ర అభ్యాసం మరింత లోతుగా వెళ్తుంది. ఇది విద్యార్థుల ప్రవర్తన, ప్రతిస్పందనలు మరియు చారిత్రక డేటాను అంచనా వేస్తుంది మరియు డేటా-ఆధారిత తీర్మానాలకు చేరుకుంటుంది మరియు ఆబ్జెక్టివ్ ఫీడ్‌బ్యాక్‌ను అందిస్తుంది. మదింపుల విషయానికొస్తే, అభిప్రాయాన్ని అందించేటప్పుడు ఇది మానవ పక్షపాతం యొక్క అవకాశాన్ని తొలగిస్తుంది.
కెరీర్ మార్గం ప్రిడిక్షన్
ఇది విద్యార్థులు గందరగోళానికి గురిచేసే ఒక ప్రాంతం మరియు ఉత్తమమైన వాటి కోసం పని చేయకపోవచ్చు. వారి భవిష్యత్తు కోసం విద్యార్థి కెరీర్ మార్గం చాలా ముఖ్యం. మార్గాన్ని జాగ్రత్తగా ఎంచుకోకపోతే, నిరాశ మరియు నిరాశ ఫలితం కావచ్చు. సాధారణంగా, విద్యార్థి కెరీర్ మార్గం కోసం నిర్ణయం కుటుంబ వృత్తి, తల్లిదండ్రులు మరియు పొరుగువారితో సహా అనేక కారణాల ద్వారా బాగా ప్రభావితమవుతుంది - మరియు, చాలా లాభదాయకమైన కెరీర్ ఎంపికలు. అయితే, చాలా ముఖ్యమైన విషయం లేదు: ది వడ్డీ వ్యక్తిగత విద్యార్థి యొక్క. AI మరియు యంత్ర అభ్యాసం ఇక్కడ ప్రధాన పాత్ర పోషిస్తాయి. కెరీర్ పాత్ ప్రిడిక్షన్ కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ అప్లికేషన్లు విద్యార్థుల ఆసక్తి, ఆప్టిట్యూడ్స్ మరియు అయిష్టాలను ట్రాక్ చేయగలవు. ఇది విద్యార్థుల ప్రవర్తన మరియు ప్రతిచర్యలను విశ్లేషిస్తుంది. విశ్లేషణ ఆధారంగా, విద్యార్థి రాణించగల ఆసక్తి ఉన్న ప్రాంతాలను ఇది బాగా అంచనా వేయగలదు. (అత్యాధునిక విద్య గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి, విద్య తప్పనిసరిగా క్లౌడ్ వైపు తిరగడం చూడండి.)
ముగింపు
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ బోధనా పరిశ్రమపై విపరీతమైన ప్రభావాన్ని చూపుతున్నాయి. AI / మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్రవేశపెట్టడానికి ముందు, సాధారణ, ఒక-పరిమాణ-సరిపోయే-అన్ని రకాల విధానం సాధారణంగా ఉపయోగించబడింది. తత్ఫలితంగా, విద్యార్థులు తమ అభ్యాస శైలిని పాఠ్య ప్రణాళికకు సర్దుబాటు చేయడానికి ప్రయత్నించవలసి వచ్చింది. మరోవైపు, విద్యావేత్తలు చాలా ఇబ్బందులను ఎదుర్కొంటున్నారు, విద్యార్థుల అవసరాలు మరియు సాధ్యమైన పరిష్కారాలను అర్థం చేసుకోవడానికి ప్రయత్నిస్తున్నారు. కాబట్టి, బోధనా అనుభవం మరియు విజయవంతం రేటు ఆశించిన విధంగా లేదు. యంత్ర అభ్యాసం మరియు AI రావడంతో, ఇది మరింత దృష్టి, ఖచ్చితమైన మరియు విజయవంతమవుతోంది. యంత్ర అభ్యాసం, ఉపయోగించినట్లయితే, కేవలం డేటా ఆధారంగా బోధనలో విప్లవాత్మక మార్పులు చేయవచ్చు. సమీప భవిష్యత్తులో, యంత్ర అభ్యాసం మరింత సమర్థవంతంగా ఉంటుంది మరియు మరింత మెరుగైన ఫలితాలను ఇస్తుంది.