Apprendimento automatico nell'istruzione: vantaggi aziendali e casi d'uso

Può sembrare che l’apprendimento automatico nell’istruzione sia solo un’altra parola d’ordine volta a convincere gli imprenditori a spendere soldi per l’innovazione. Contrariamente alla credenza popolare, la realtà è ben diversa. Le aziende che hanno già implementato il machine learning hanno ottenuto numerosi vantaggi aziendali significativi. Inoltre, questo vale sia per i marchi affermati con budget elevati che per le startup promettenti con risorse limitate. Non importa che tipo di attività gestisci, questa tecnologia innovativa è adatta a te.

Fornisce una panoramica dell'utilizzo di l’apprendimento automatico nell’istruzione moderna per aiutarti a decidere se incorporarlo o meno nella tua attività.

L’istruzione trae vantaggio dall’apprendimento automatico.

Gli istituti di istruzione superiore, le università e le istituzioni aziendali stanno implementando sempre più Intelligenza artificiale nei loro corsi. L’uso dell’apprendimento automatico può avvantaggiare sia gli studenti che gli insegnanti migliorando l’efficienza e il divertimento del processo di apprendimento. Il machine learning può essere vantaggioso per questo settore.

Progressi nell’apprendimento personalizzato

L’approccio tradizionale all’istruzione è stato unico per tutti. A tutti gli studenti viene insegnato utilizzando lo stesso metodo. Il processo educativo può essere adattato alle esigenze individuali degli studenti utilizzando l’apprendimento automatico.

Questo approccio migliora il coinvolgimento degli studenti e la loro fidelizzazione. I programmi di studio standardizzati non attirano gli studenti tanto quanto i programmi di studio raffinati e i contenuti su misura. Coinvolgerli può essere ottenuto anche utilizzando chatbot e gamification. Sebbene alcuni corsi offrano esperienze personalizzate, alcuni studenti potrebbero comunque seguirle.

Automatizzazione delle attività di routine

Il monitoraggio delle presenze, l'organizzazione del curriculum, la fornitura di istruzioni e l'inserimento degli studenti sono essenziali. Nonostante la loro natura ripetitiva e dispendiosa in termini di tempo, consumano una quantità significativa di energia. L’uso dell’apprendimento automatico può alleviare tale onere, consentendo agli insegnanti di concentrarsi su compiti più creativi e soddisfacenti. Il risultato è che sono in grado di insegnare ai propri studenti in modo più efficiente.

Gradi più accurati e veloci

Gli insegnanti devono accedere al lavoro degli studenti in modo obiettivo e rapido per facilitare le valutazioni e i voti. Studenti, insegnanti e amministratori devono rimuovere i pregiudizi umani da questo processo. Con l’apprendimento automatico nell’edtech, le valutazioni intelligenti vengono potenziate e il punteggio dei test può essere automatizzato, con una conseguente riduzione dei bias. Con strumenti di valutazione all'avanguardia che valutano presentazioni, saggi e documenti, gli insegnanti possono dedicare più tempo all'insegnamento.

Lo stile, la fluidità del linguaggio e la struttura vengono valutati in algoritmi, viene rilevato il plagio e viene analizzata la profondità narrativa. Inoltre, possono farlo in pochi secondi. La valutazione rimarrà nelle mani degli insegnanti, ma l’apprendimento automatico migliorerà l’efficienza e l’imparzialità.

Come si può utilizzare il machine learning nell’istruzione?

Questo settore ha già beneficiato dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico. Esaminiamo diversi casi d'uso del machine learning nell'istruzione e quali strumenti possono essere utilizzati per creare una tecnologia educativa intelligente.

Analisi automatica del testo

Poiché ML è uno strumento prezioso per analizzare i compiti scritti in base a ciò di cui abbiamo già discusso.

Per raggiungere questo obiettivo, l’Università del Michigan ha creato uno strumento chiamato M-Write. L'analisi degli elaborati degli studenti fornisce informazioni sulla capacità di ciascuno studente di comprendere il materiale del corso identificando parole e argomenti specifici. I professori possono assistere alcuni studenti, spostare gli studenti che dimostrano competenza attraverso il programma o modificare del tutto il programma in base ai risultati.

Previsione dei risultati per gli studenti

Non è più sufficiente che gli insegnanti facciano affidamento esclusivamente sul proprio istinto per determinare quali studenti si diplomeranno. Per identificare gli studenti ad alto rischio di abbandono possono essere utilizzati sistemi di analisi predittiva. Con la precisione 80%, i ricercatori taiwanesi hanno previsto gli abbandoni utilizzando algoritmi di apprendimento automatico. Queste informazioni potrebbero consentire alle università di intervenire tempestivamente e fornire supporto, assistenza e orientamento agli studenti a rischio.

Le lacune di apprendimento devono essere colmate.

Utilizzando algoritmi è anche possibile identificare e correggere le competenze mancanti. La soluzione ML per le scuole può offrire programmi di studio personalizzati su misura per le esigenze di ogni studente. Uno strumento diagnostico può identificare le lacune di apprendimento e suggerire le aree in cui gli studenti dovrebbero concentrare la loro attenzione. Con giochi, concorsi e certificati, gli studenti dovrebbero essere motivati ad andare avanti.

Decidere dove studiare

Queste risorse possono essere utili anche ai futuri studenti. Sta diventando sempre più comune per le istituzioni educative commercializzare i propri servizi. La scelta del college giusto è semplificata con AI e ML. Per determinare quali opzioni sono più adatte a loro, gli studenti inseriscono le informazioni rilevanti nell'algoritmo. L'utente può utilizzare questo strumento per determinare se un particolare istituto scolastico è adatto a lui.

Casi d'uso per l'apprendimento automatico.

Ora che abbiamo una conoscenza di base dell'apprendimento automatico, parliamo dei suoi vantaggi per aziende e organizzazioni.

Analisi del comportamento degli utenti

L'utilizzo dell'apprendimento automatico per analizzare il comportamento degli utenti è una pratica comune nel industria al dettaglio.

Prenditi un momento per immaginare di fare acquisti in un negozio al dettaglio. Le informazioni che le aziende raccolgono sui clienti sono vaste, sia online che di persona. Prevedendo le abitudini di acquisto dei consumatori, le tendenze del mercato, i prodotti più apprezzati, ecc., le aziende possono prendere decisioni informate. 

Miglioramenti dei processi automatizzati

La maggior parte dei settori aziendali è stata interessata dall’automazione di attività ripetitive e banali, con un risparmio di tempo e risorse. Apprendimento automatico sarà combinato con tecniche di automazione per migliorare continuamente i processi di automazione.

È possibile migliorare i processi produttivi a livello industriale utilizzando il machine learning. Per raggiungere questo obiettivo è necessario valutare gli attuali modelli di produzione e comprenderne i limiti. Ciò consentirà alle aziende di risolvere rapidamente eventuali problemi che potrebbero sorgere.

Oltre alle applicazioni industriali, l’automazione avvantaggia l’agricoltura, la ricerca scientifica e altri settori. Come esempio di come il machine learning può essere utilizzato in agricoltura, le attività agricole automatizzate e i dati di ricerca possono essere previsti e decifrati utilizzando il machine learning.

Miglioramenti alla sicurezza

A causa del diluvio di tecnologie basate sul web, il mondo è diventato sempre più dipendente dai servizi web. Scaricando alcune attività di monitoraggio e valutazione delle vulnerabilità su un algoritmo automatizzato, è possibile integrare i team di sicurezza esistenti.

Consideriamo ad esempio un semplice filtro anti-spam. Le organizzazioni possono ridurre lo spam o le e-mail rischiose nelle caselle di posta dei dipendenti incorporando il machine learning nel filtro antispam. Poiché l’apprendimento automatico è un processo di apprendimento, maggiore è il numero di email prese in considerazione dall’algoritmo, migliore sarà il filtraggio.

Un altro esempio è il processo di valutazione delle minacce a cui viene sottoposta quotidianamente la maggior parte delle applicazioni online. Analizzando i dati degli attacchi passati ed evidenziando le vulnerabilità interne applicazioni, l'apprendimento automatico può prevedere i futuri vettori di attacco. 

Gestione delle finanze

Tra le applicazioni degli algoritmi di machine learning nell'analisi finanziaria ci sono:

• Eseguire analisi dei costi e prevedere le spese aziendali sono compiti semplici
• Il rilevamento delle frodi e il trading algoritmico sono compiti complessi

Per prevedere con precisione i risultati futuri, vengono analizzati i dati storici per tutti questi casi d'uso. A seconda dell'algoritmo utilizzato e dei dati forniti, l'accuratezza di queste previsioni può variare.

Le ultime parole

Si prevede che l’uso dell’apprendimento automatico nell’istruzione si svilupperà nei prossimi anni entro il 2023. Col tempo, gli algoritmi diventeranno più veloci, più sofisticati e più precisi, indipendentemente dal fatto che tu sia un profeta o meno. Tecnologia educativa sarà rivoluzionato in futuro dall’apprendimento automatico, soppiantando i metodi di insegnamento tradizionali.

In un'attività legata all'istruzione, non dovresti spendere migliaia di dollari per l'apprendimento automatico. In questo caso, non esiste una soluzione miracolosa. In molti casi, tuttavia, l’apprendimento automatico può rivelarsi abbastanza adeguato e non dovrebbe essere ignorato.

Nel caso tu sia interessato a incorporarti servizi di sviluppo dell'apprendimento automatico nel tuo attuale modello di business/startup o sei semplicemente curioso del concetto, contattaci Carmatec per il tuo preventivo o consulenza gratuita. Non esitate a contattare i nostri esperti se avete domande!