Maschinelles Lernen in der Bildung: Geschäftsvorteile und Anwendungsfälle

Es mag den Anschein haben, dass maschinelles Lernen in der Bildung nur ein weiteres Schlagwort ist, das darauf abzielt, Unternehmer dazu zu bringen, Geld für Innovationen auszugeben. Entgegen der landläufigen Meinung sieht die Realität ganz anders aus. Unternehmen, die ML bereits implementiert haben, haben mehrere bedeutende Geschäftsvorteile erzielt. Darüber hinaus gilt dies sowohl für etablierte Marken mit großen Budgets als auch für vielversprechende Startups mit begrenzten Ressourcen. Egal welche Art von Unternehmen Sie betreiben, diese innovative Technologie ist für Sie geeignet.

Es bietet einen Überblick über die Verwendung von Maschinelles Lernen in der modernen Bildung um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen, ob Sie es in Ihr Unternehmen integrieren möchten oder nicht.

Bildung profitiert vom maschinellen Lernen.

Hochschuleinrichtungen, Universitäten und Unternehmenseinrichtungen setzen zunehmend um Künstliche Intelligenz in ihren Kursen. Der Einsatz von maschinellem Lernen kann sowohl Schülern als auch Lehrern zugute kommen, indem es die Effizienz und den Spaß am Lernprozess steigert. Maschinelles Lernen kann für diesen Sektor von Vorteil sein.

Personalisierte Lernfortschritte

Der traditionelle Bildungsansatz war ein einheitlicher Ansatz. Alle Schüler werden nach der gleichen Methode unterrichtet. Der Bildungsprozess kann durch maschinelles Lernen an die individuellen Bedürfnisse der Schüler angepasst werden.

Dieser Ansatz verbessert die Einbindung und Bindung der Studierenden. Standardisierte Lehrpläne sind für Lernende nicht so attraktiv wie verfeinerte Lehrpläne und maßgeschneiderte Inhalte. Ihre Einbindung kann auch durch den Einsatz von Chatbots und Gamification erreicht werden. Obwohl einige Kurse personalisierte Erfahrungen bieten, nehmen einige Studenten möglicherweise trotzdem daran teil.

Routineaufgaben automatisieren

Es ist von entscheidender Bedeutung, die Anwesenheit zu verfolgen, den Lehrplan zu organisieren, Anweisungen bereitzustellen und Studierende einzuarbeiten. Obwohl sie zeitaufwändig und repetitiv sind, verbrauchen sie eine erhebliche Menge Energie. Der Einsatz von maschinellem Lernen kann diese Belastung verringern und es Lehrern ermöglichen, sich auf kreativere und zufriedenstellendere Aufgaben zu konzentrieren. Das Ergebnis ist, dass sie ihre Schüler effizienter unterrichten können.

Genauere und schnellere Noten

Lehrer müssen objektiv und schnell auf die Arbeit der Schüler zugreifen können, um die Bewertung und Benotung zu erleichtern. Schüler, Lehrer und Administratoren müssen menschliche Vorurteile aus diesem Prozess entfernen. Durch maschinelles Lernen in der Edtech-Branche werden intelligente Beurteilungen gefördert und die Testbewertung kann automatisiert werden, was zu einer Verringerung der Voreingenommenheit führt. Mit hochmodernen Bewertungstools zur Bewertung von Präsentationen, Aufsätzen und Hausarbeiten können Lehrer mehr Zeit mit dem Unterrichten verbringen.

Stil, Sprachkompetenz und Struktur werden in Algorithmen bewertet, Plagiate erkannt und die Erzähltiefe analysiert. Darüber hinaus können sie dies innerhalb von Sekunden tun. Die Benotung bleibt in den Händen der Lehrer, aber maschinelles Lernen wird die Effizienz und Unparteilichkeit verbessern.

Wie kann maschinelles Lernen in der Bildung eingesetzt werden?

Dieser Sektor hat bereits von KI und maschinellem Lernen profitiert. Lassen Sie uns verschiedene Anwendungsfälle für maschinelles Lernen im Bildungswesen untersuchen und untersuchen, welche Tools zum Aufbau intelligenter Bildungstechnologie verwendet werden können.

Text automatisch analysieren

Da ML ein wertvolles Werkzeug zur Analyse schriftlicher Aufgaben auf der Grundlage dessen ist, was wir bereits besprochen haben.

Um dies zu erreichen, hat die University of Michigan ein Tool namens M-Write entwickelt. Durch die Analyse der Arbeiten der Studierenden können Sie anhand der Identifizierung spezifischer Wörter und Themen erkennen, wie gut jeder Studierende das Kursmaterial versteht. Professoren können einige Studenten unterstützen, Studenten, die ihre Kompetenz unter Beweis stellen, durch das Programm weiterleiten oder das Programm basierend auf den Ergebnissen insgesamt ändern.

Ergebnisvorhersage für Studenten

Es reicht nicht mehr aus, dass Lehrer sich allein auf ihr Bauchgefühl verlassen, wenn sie entscheiden, welche Schüler ihren Abschluss machen. Um Studierende mit einem hohen Abbruchrisiko zu identifizieren, können Predictive-Analytics-Systeme eingesetzt werden. Mit einer Genauigkeit von 80% haben taiwanesische Forscher mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen Schulabbrecher vorhergesagt. Mithilfe dieser Informationen können Universitäten frühzeitig eingreifen und gefährdeten Studierenden Unterstützung, Hilfe und Anleitung bieten.

Lernlücken müssen geschlossen werden.

Mithilfe von Algorithmen ist es außerdem möglich, fehlende Fähigkeiten zu identifizieren und zu beheben. ML-Lösungen für Schulen können personalisierte Lehrpläne anbieten, die auf die Bedürfnisse jedes einzelnen Schülers zugeschnitten sind. Ein Diagnosetool kann Lernlücken identifizieren und Bereiche vorschlagen, auf die Schüler ihre Aufmerksamkeit richten sollten. Mit Spielen, Wettbewerben und Zertifikaten sollen Lernende motiviert werden, weiterzumachen.

Entscheiden, wo man studieren möchte

Diese Ressourcen können auch für Studieninteressierte hilfreich sein. Es kommt immer häufiger vor, dass Bildungseinrichtungen ihre Dienstleistungen vermarkten. Die Wahl der richtigen Hochschule wird durch KI und ML vereinfacht. Um herauszufinden, welche Optionen für sie am besten geeignet sind, geben die Schüler relevante Informationen in den Algorithmus ein. Mit diesem Tool kann der Nutzer feststellen, ob eine bestimmte Bildungseinrichtung für ihn geeignet ist.

Anwendungsfälle für maschinelles Lernen.

Nachdem wir nun ein grundlegendes Verständnis des maschinellen Lernens haben, wollen wir seine Vorteile für Unternehmen und Organisationen diskutieren.

Analyse des Nutzerverhaltens

Der Einsatz von maschinellem Lernen zur Analyse des Benutzerverhaltens ist eine gängige Praxis in der Einzelhandelsindustrie.

Nehmen Sie sich einen Moment Zeit und stellen Sie sich vor, Sie würden in einem Einzelhandelsgeschäft einkaufen. Die Informationen, die Unternehmen über Kunden sammeln, sind umfangreich, sei es online oder persönlich. Durch die Vorhersage von Verbraucherkaufgewohnheiten, Markttrends, beliebten Produkten usw. können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen. 

Automatisierte Prozesse verbessert

Die meisten Geschäftsbereiche sind von der Automatisierung sich wiederholender und alltäglicher Aufgaben betroffen, was sowohl Zeit als auch Ressourcen spart. Maschinelles Lernen werden mit Automatisierungstechniken kombiniert, um Automatisierungsprozesse kontinuierlich zu verbessern.

Durch maschinelles Lernen ist es möglich, Fertigungsprozesse auf industrieller Ebene zu verbessern. Um dieses Ziel zu erreichen, ist es notwendig, die aktuellen Fertigungsmodelle zu bewerten und ihre Mängel zu verstehen. Dadurch können Unternehmen auftretende Probleme schnell lösen.

Über industrielle Anwendungen hinaus kommt die Automatisierung der Landwirtschaft, der wissenschaftlichen Forschung und anderen Sektoren zugute. Als Beispiel dafür, wie ML in der Landwirtschaft eingesetzt werden kann, können automatisierte landwirtschaftliche Aktivitäten und Forschungsdaten mithilfe von ML vorhergesagt und entschlüsselt werden.

Verbesserungen der Sicherheit

Aufgrund der Flut webbasierter Technologien ist die Welt zunehmend abhängig von Webdiensten. Durch die Auslagerung einiger Überwachungs- und Schwachstellenbewertungsaufgaben an einen automatisierten Algorithmus können bestehende Sicherheitsteams ergänzt werden.

Betrachten Sie beispielsweise einen einfachen Spamfilter. Unternehmen können Spam oder riskante E-Mails in den Posteingängen ihrer Mitarbeiter reduzieren, indem sie ML in den Spamfilter integrieren. Da maschinelles Lernen ein Lernprozess ist, ist die Filterung umso besser, je mehr E-Mails der Algorithmus berücksichtigt.

Ein weiteres Beispiel ist der Bedrohungsbewertungsprozess, den die meisten Online-Anwendungen täglich durchlaufen. Durch die Analyse früherer Angriffsdaten und das Aufzeigen von darin enthaltenen Schwachstellen Anwendungen, kann maschinelles Lernen zukünftige Angriffsvektoren vorhersagen. 

Verwaltung der Finanzen

Zu den Anwendungen maschineller Lernalgorithmen in der Finanzanalyse gehören:

• Die Durchführung von Kostenanalysen und die Vorhersage von Geschäftsausgaben sind einfache Aufgaben
• Betrugserkennung und algorithmischer Handel sind komplexe Aufgaben

Um zukünftige Ergebnisse genau vorherzusagen, werden historische Daten für alle diese Anwendungsfälle analysiert. Abhängig vom verwendeten Algorithmus und den bereitgestellten Daten kann die Genauigkeit dieser Vorhersagen variieren.

Die letzten Worte

Es wird erwartet, dass der Einsatz von maschinellem Lernen in der Bildung in den kommenden Jahren bis 2023 zunehmen wird. Mit der Zeit werden Algorithmen schneller, ausgefeilter und schärfer, unabhängig davon, ob Sie ein Prophet sind oder nicht. Bildungstechnologie wird in Zukunft durch maschinelles Lernen revolutioniert und traditionelle Lehrmethoden verdrängen.

In einem Bildungsunternehmen sollten Sie nicht Tausende von Dollar für maschinelles Lernen ausgeben. In diesem Fall gibt es kein Allheilmittel. In vielen Fällen kann sich maschinelles Lernen jedoch als völlig ausreichend erweisen und sollte nicht ignoriert werden.

Falls Sie Interesse an einer Gründung haben Entwicklungsdienstleistungen für maschinelles Lernen Wenn Sie Interesse an Ihrem aktuellen Geschäftsmodell/Startup haben oder einfach nur neugierig auf das Konzept sind, wenden Sie sich bitte an Carmatec für Ihren kostenlosen Kostenvoranschlag oder Ihre Beratung. Bei Fragen wenden Sie sich gerne an unsere Experten!