विषयसूची:
मशीन लर्निंग संभावित रूप से न केवल यह बताता है कि शिक्षा कैसे वितरित की जाती है, बल्कि छात्रों के हिस्से पर गुणवत्तापूर्ण शिक्षा को बढ़ावा भी देता है। संभवतः शिक्षण में मशीन सीखने की भूमिका का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा अनुकूलित शिक्षण है। मशीन लर्निंग के साथ, हम एक आकार-फिट-सभी कार्यप्रणाली से दूर जा रहे हैं। मशीन लर्निंग व्यक्तिगत छात्र व्यवहार और अन्य कारकों के आधार पर वास्तविक समय प्रतिक्रिया प्रदान करके कस्टम-इन-क्लास शिक्षण देने का वादा करता है। इससे बेहतर सीखने की संभावना बेहतर होती है। मशीन लर्निंग भी गैसों को हटाकर मूल्यांकन या मूल्यांकन में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। (बिग डेटा भी एजुकेशन ट्रेंड्स में एक बड़ी भूमिका निभा रहा है। हाउ बिग डेटा कैन एजुकेशन में क्रांति ला सकता है।)
आइए हम शिक्षण उत्कृष्टता के क्षेत्र में मशीन सीखने के प्रभाव का पता लगाएं।
स्वनिर्धारित शिक्षण
स्वनिर्धारित शिक्षण एक आकार-फिट-सभी कार्यप्रणाली या दर्शन के प्रत्यक्ष विपरीत है। यह व्यक्तिगत छात्र अभिरुचि, सीखने की गति, पृष्ठभूमि, प्रतिक्रिया और अन्य चरों पर विचार करता है। यह डेटा को वास्तविक समय में संसाधित करता है और शिक्षक को प्रतिक्रिया प्रदान करता है, ताकि शिक्षक झंडे को छात्र के ध्यान या खराब प्रतिक्रिया को तुरंत पहचान सके और सही कार्रवाई कर सके। यह संभावित रूप से छात्र की भागीदारी में सुधार कर सकता है और इस प्रक्रिया में, समग्र परिणाम। मशीन लर्निंग अवधारणाओं को समझाने के साथ-साथ व्यक्तिगत छात्रों के लिए लक्ष्य निर्धारित करने में सक्षम होगा। दूसरी ओर, शिक्षक यह ट्रैक कर पाएंगे कि छात्र अवधारणाओं को पचा पा रहे हैं या नहीं। उस प्रतिक्रिया के आधार पर, शिक्षक तदनुसार कार्यप्रणाली, पाठ्यक्रम या विषयों को बदल या बदल सकते हैं। और, परिणाम व्यक्तियों के लिए अधिक सटीक और लक्षित है। सरल शब्दों में, मशीन लर्निंग व्यक्तिगत छात्र डेटा के आधार पर एनालिटिक्स करता है, और निर्णय लेने की प्रक्रिया को स्वचालित और समान बनाता है।
