Sommario:
L'apprendimento automatico può potenzialmente ridefinire non solo il modo in cui l'istruzione viene erogata, ma anche favorire l'apprendimento di qualità da parte degli studenti. Probabilmente la parte più importante del ruolo dell'apprendimento automatico nell'insegnamento è l'insegnamento personalizzato. Con l'apprendimento automatico, ci stiamo allontanando dalla metodologia unica per tutti. L'apprendimento automatico promette di offrire insegnamenti personalizzati in classe fornendo feedback in tempo reale in base al comportamento dei singoli studenti e ad altri fattori. Ciò migliora le possibilità di un migliore apprendimento. Anche l'apprendimento automatico svolge un ruolo importante nelle valutazioni o nelle valutazioni rimuovendo i pregiudizi. (Anche i big data svolgono un ruolo importante nelle tendenze dell'istruzione. In Come i big data possono rivoluzionare l'istruzione.)
Esploriamo l'impatto dell'apprendimento automatico nel campo dell'insegnamento dell'eccellenza.
Insegnamento personalizzato
L'insegnamento personalizzato è l'opposto diretto della metodologia o della filosofia adatta a tutti. Considera l'attitudine individuale dello studente, la velocità di apprendimento, il background, la risposta e altre variabili. Elabora i dati in tempo reale e fornisce feedback all'insegnante, in modo che l'insegnante possa riconoscere immediatamente la segnalazione dell'attenzione dello studente o una scarsa risposta e intraprendere azioni correttive. Ciò può potenzialmente migliorare la partecipazione degli studenti e, nel processo, i risultati complessivi. L'apprendimento automatico sarà in grado di spiegare i concetti e stabilire gli obiettivi per i singoli studenti. D'altra parte, gli insegnanti saranno in grado di tracciare se gli studenti sono in grado di digerire i concetti. Sulla base di tale feedback, gli educatori possono cambiare o modificare la metodologia, il curriculum o gli argomenti di conseguenza. E il risultato è più preciso e mirato per gli individui. In termini semplici, l'apprendimento automatico esegue l'analisi in base ai dati dei singoli studenti e rende il processo decisionale automatico e uniforme.
