機械学習が近い将来教育を変える5つの方法

テクノロジーは私たちの生活、仕事、遊び方を変えており、教育も例外ではありません。

機械学習は他の分野を変革したのと同様に、教育分野にも革命をもたらし、新世代の教育者と学生に機械学習をよりスムーズかつ効率的に導入するための効果的な方法を計画することを求めます。

現在学校に通っている場合や教育分野で働いている場合は、今後の変更について理解しておくことが重要です。この記事では、機械学習が今後教育を改善する 5 つの方法について説明します。

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1. 採点と評価における機械の支援

今日のデジタル時代では、多くの大学生は、より早く効率的にコースを修了するために、論文の執筆を専門家に依頼することを選んでいます。機械支援と人工知能は、教師が生徒の論文をデータベースと比較することで、生徒が論文の執筆に専門家を雇ったかどうかを調べるのに役立ちます。また、生徒の執筆スタイルを特定の論文のスタイルと比較して、論文の信憑性を評価することもできます。一部の盗作検出ソフトウェアは、この種の技術支援をリリースしており、これにより、推定成績が与えられ、教師が生徒の文章の潜在的な問題について話し合うためのプラットフォームが提供されます。

2. 生徒の成績を評価し予測する

人工知能は近い将来、授業で収集された膨大な量の学生データを処理して、学生のパフォーマンスを評価し、成績を推定できるようになるでしょう。一部の学習管理システムでは、すでに過去の成績とクラスの平均に基づいて生徒の成績を予測することができます。近い将来、これらのウェブ追跡プログラムは、生徒が課題で困難を抱えている部分を予測し、事前に必要な学習リソースを提供するのに十分なデータを収集できるようになるでしょう。成績予測というこの大胆な新しい世界では、データが王様であり、うまく活用すれば、個人の教育歴全体におけるすべての成果を記録することができます。

3. 機械採点の宿題

多肢選択式の質問の機械採点、特に 2B 鉛筆で記入する必要のある昔ながらのスキャンされたマークシート採点には誰もが慣れています。しかし、近い将来、機械が学生の論文を採点し、書かれた段落を「レビュー」し、要件が満たされているかどうかを評価できるようになるでしょう。コンピューターはすでにいくつかの標準テストの採点に使用されており、近い将来にはより複雑なテストの採点にも使用されるようになるかもしれません。もちろん、これを行うにはリスクがあります。機械は文章のスタイルや言語の一貫性を認識できないため、学生がキーワードや無関係な文章を使用して逃げる可能性があるからです。しかし、人間が機械のスコアを確認できれば、この問題はある程度解決できる可能性があります。

4. 学習をパーソナライズする

人工知能は生徒の進捗状況を追跡し、学習プロセスをよりパーソナライズするのに役立ちます。これにより、教師は指導戦略の開発に集中するのではなく、生徒との交流に多くの時間を費やすことができます。 AI システムは、生徒の長所と短所、および生徒がさらに改善する必要がある領域を分析し、生徒が必要なタスクを完了できるように学習計画をカスタマイズできます。 AI システムは、過去のパフォーマンスと予測される将来のパフォーマンスに基づいて、各学生に一連の具体的な学習目標を設定することで、コースの内容を最適化することもできます。オンライン コースでは、機械学習を使用して学生の体験を追跡および定量化し、学習環境を学生のニーズに合わせて調整することで、特にメリットが得られます。

5. 将来のキャリアの予測と計画

多くの高齢者は、紙ベースの職業適性テストに対して印象を持っているはずです。しかし、今日のデータ環境は、キャリア選択に関するアドバイスを提供するためのより幅広い情報を提供しています。近い将来、機械学習は、成績、作文、職業適性テストの結果、推奨事項など、さまざまなデータを入力し、教師が生徒の生活環境、長所、短所、目標を考慮して、各生徒のキャリアプランを処理して開発する（各生徒にパーソナライズされたキャリアプランの推奨事項を生成する）ようになります。

機械学習を使って教育に革命を起こす取り組みは、まだ始まったばかりです。

今後数年間、現在の傾向は加速し続け、機械学習が将来の学生の教育を形成する上でますます重要な役割を果たすことが予想されます。