教育における機械学習は、起業家にイノベーションにお金を使わせることを目的とした、単なるバズワードのひとつに過ぎないと思われるかもしれない。一般に信じられていることとは裏腹に、現実はまったく異なる。すでにMLを導入している企業は、いくつかの大きなビジネス上のメリットを実現している。さらに、これは大きな予算を持つ確立されたブランドにも、リソースが限られた有望な新興企業にも当てはまる。どのようなビジネスを営んでいても、この革新的なテクノロジーは適している。
の使用法の概要を説明する。 現代教育における機械学習 をあなたのビジネスに取り入れるかどうかを決めるのに役立つ。
教育は機械学習の恩恵を受ける。
高等教育機関、大学、企業などでの導入が進んでいる。 人工知能 をコースに導入する。機械学習の利用は、学習プロセスの効率と楽しさを高めることで、生徒と教師の双方に利益をもたらすことができる。機械学習はこの分野に有益である。
パーソナライズされた学習の進歩
従来の教育アプローチは、画一的であった。すべての生徒が同じ方法で教えられている。機械学習を利用することで、教育のプロセスを生徒の個々のニーズに合わせることができる。
このアプローチは、生徒を惹きつけ、定着させる効果がある。標準化されたカリキュラムは、洗練されたカリキュラムやカスタマイズされたコンテンツほど学習者にアピールしない。また、チャットボットやゲーミフィケーションを利用することで、学習者を惹きつけることもできる。コースによってはパーソナライズされた体験を提供するものもあるが、それでも受講する学生はいる。
ルーチン・タスクの自動化
出欠の記録、カリキュラムの編成、指示の提供、生徒への指導は不可欠である。時間がかかり、繰り返しが多いにもかかわらず、かなりのエネルギーを消費している。機械学習を利用することで、その負担を軽減することができ、教師はより創造的で満足度の高い仕事に集中することができる。その結果、教師はより効率的に生徒を指導できるようになる。
より正確で迅速な採点
教師は、評価や採点を容易にするために、生徒の作品に客観的かつ迅速にアクセスする必要があります。生徒、教師、管理者は、このプロセスから人間のバイアスを取り除く必要がある。Edtechの機械学習により、インテリジェントな評価が強化され、テストの採点が自動化される可能性があり、結果としてバイアスが減少します。プレゼンテーション、エッセイ、論文を評価する最先端の採点ツールがあれば、教師はより多くの時間を教育に費やすことができる。
スタイル、言葉の流暢さ、構造がアルゴリズムで評価され、剽窃が検出され、物語の深さが分析される。しかも、それを数秒で行うことができる。採点は教師の手に委ねられるが、機械学習は効率性と公平性を向上させるだろう。
機械学習は教育にどのように活用できるのか？
この分野はすでにAIと機械学習の恩恵を受けている。教育におけるさまざまな機械学習のユースケースと、スマートなEdtechを構築するためにどのようなツールが使用できるかを検証してみよう。
テキストを自動的に分析する
MLは、すでに議論したことに基づいて書かれた課題を分析するための貴重なツールである。
そのために、ミシガン大学ではM-Writeというツールを作成した。学生の論文を分析することで、特定の単語やトピックを特定し、各生徒がどの程度授業内容を理解しているかを知ることができる。教授は、その結果に基づいて、一部の学生を支援したり、習熟度を証明した学生をプログラムに移行させたり、プログラムを全面的に修正したりすることができる。
学生の成果予測
どの生徒が卒業するかを判断する際、教師はもはや直感だけに頼るのでは不十分だ。退学リスクの高い生徒を特定するには、予測分析システムを利用することができる。台湾の研究者たちは、機械学習アルゴリズムを用いて、80%の精度で退学者を予測した。この情報により、大学は早期に介入し、リスクのある学生に支援、援助、指導を行うことができるかもしれない。
学習格差は埋めなければならない。
アルゴリズムを使用することで、不足しているスキルを特定し、修正することも可能です。学校向けのMLソリューションは、生徒一人一人のニーズに合わせた個別カリキュラムを提供することができる。診断ツールは学習のギャップを特定し、生徒が注意を向けるべき分野を提案することができる。ゲームやコンテスト、修了証書を利用すれば、学習者のやる気を引き出すことができる。
留学先の決定
これらの情報源は、入学希望者にも役立ちます。教育機関がサービスを売り込むのは一般的になりつつある。適切な大学選びは、AIとMLによって簡素化される。どの選択肢が最も適しているかを判断するために、学生は関連情報をアルゴリズムに入力する。ユーザーはこのツールを使って、特定の教育機関が自分に合っているかどうかを判断することができる。
機械学習の使用例。
機械学習の基本を理解したところで、企業や組織にとっての利点について説明しよう。
ユーザー行動の分析
ユーザーの行動を分析するために機械学習を使用することは、一般的な慣行である。 小売業.
自分が小売店で買い物をしているところを想像してみてほしい。オンラインであろうと対面であろうと、企業が収集する顧客に関する情報は膨大だ。消費者の購買習慣、市場動向、人気商品などを予測することで、企業は情報に基づいた意思決定を行うことができる。
自動化プロセスの改善
ほとんどのビジネス分野では、反復的で平凡な作業の自動化によって、時間と資源の両方が節約されている。 機械学習 を自動化技術と組み合わせ、自動化プロセスを継続的に改善する。
機械学習を用いて、産業レベルで製造プロセスを改善することは可能である。この目標を達成するためには、現在の製造モデルを評価し、その欠点を理解する必要がある。そうすることで、企業は発生する可能性のある問題を迅速に解決することができる。
産業用途にとどまらず、自動化は農業、科学研究、その他の分野にも利益をもたらす。MLが農業にどのように使われるかの一例として、自動化された農作業や研究データは、MLを使って予測・解読することができる。
セキュリティの強化
ウェブベースの技術の氾濫により、世界はますますウェブサービスに依存するようになっている。監視や脆弱性評価のタスクの一部を自動化アルゴリズムに委ねることで、既存のセキュリティ・チームを補うことができる。
例えば、単純なスパムフィルターを考えてみよう。組織は、スパムフィルターにMLを組み込むことで、従業員の受信トレイにあるスパムメールや危険なメールを減らすことができる。機械学習は学習プロセスであるため、アルゴリズムが考慮するメールの数が多ければ多いほど、フィルタリングの精度は向上する。
もう一つの例は、ほとんどのオンラインアプリケーションが日常的に通過する脅威評価プロセスである。過去の攻撃データを分析し、脆弱性を浮き彫りにすることで アプリケーション機械学習は将来の攻撃ベクトルを予測することができる。
財務管理
金融分析における機械学習アルゴリズムの応用例としては、以下のようなものがある：
- コスト分析と事業経費の予測は簡単な作業です。
- 不正検知とアルゴリズム取引は複雑なタスクである
将来の結果を正確に予測するために、これらすべてのユースケースについて過去のデータが分析される。使用されるアルゴリズムと提供されるデータによって、これらの予測の精度は異なる可能性がある。
最後の言葉
教育における機械学習の活用は、今後2023年までに花開くと予想されている。時間の経過とともに、預言者であるかどうかにかかわらず、アルゴリズムはより速く、より洗練され、より鋭くなるだろう。 教育技術 は今後、機械学習によって革命を起こし、伝統的な教授法を押しのけるだろう。
教育関連のビジネスでは、機械学習に何千ドルも費やすべきではありません。この場合、特効薬はない。しかし、多くの場合、機械学習は非常に適切であることを証明することができ、無視すべきではない。
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