Mit der Popularisierung künstlicher Intelligenz steht auch die Online-Bildung vor Herausforderungen und Chancen. Dieser Artikel befasst sich eingehend mit der Erfassung und Verarbeitung von Daten in der KI-Ausbildung und der Anwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen beim personalisierten Lernen. Er bietet einige Anregungen für die Förderung der Entwicklung der KI-Ausbildung auf der Grundlage relevanter erfolgreicher Fälle und Vorschläge.
Mit der rasanten Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz hat auch der Bereich der Online-Bildung neue Chancen und Herausforderungen mit sich gebracht. Als unverzichtbarer Bestandteil der KI-Ausbildung spielen die Datenerfassung und -analyse eine entscheidende Rolle. Durch die effektive Erfassung, Organisation und Analyse schülerbezogener quantitativer und qualitativer Daten können wir jedem Schüler hochwertige Bildungsdienstleistungen bieten, die seinen spezifischen Bedürfnissen und Potenzialen entsprechen.
Dieser Artikel befasst sich mit der Datenerfassung und -verarbeitung in der KI-Ausbildung und der Anwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen beim personalisierten Lernen und stellt einige erfolgreiche Fälle und Implementierungsvorschläge vor, in der Hoffnung, Inspiration und Anleitung zur Förderung der Entwicklung der KI-Ausbildung zu geben.
1. Datenerhebung und -verarbeitung
In Richtung KI-Ausbildung ist die Datenerfassung und -verarbeitung ein sehr wichtiger Schritt. Durch die Erhebung schülerbezogener Daten können wir ihre Lernsituation und -bedürfnisse besser verstehen, um eine gezielte, personalisierte Bildung anzubieten.
1.1 Studentendatenquelle
Studentendatenquellen sind umfangreich und vielfältig. Dazu gehören verschiedene Kanäle wie Unterrichtsaktivitäten, Online-Interaktionen und Aufgaben. Beispielsweise können Online-Lernplattformen quantitative Daten wie die Sehdauer und den Fortschritt der Studierenden in Videokursen erfassen und gleichzeitig qualitative Daten wie Kommentare und Fragen der Studierenden zu Kursinhalten erfassen.
1.2 Datentypen, Datenbereinigung und Vorverarbeitung
Diese gesammelten Daten können in zwei Arten unterteilt werden: quantitative Daten und qualitative Daten.
1. Quantitative Daten beziehen sich hauptsächlich auf bestimmte numerische Ausdrucksinformationen, wie z. B. Noten, Antwortzeiten usw.;
2. Qualitativ ist eher auf Beschreibungen ausgerichtet, die auf menschlicher Erfahrung oder Urteilsvermögen basieren, wie z. B. dem Feedback und den Verhaltensmustern der Schüler. Bevor wir diese gemischten Datentypen verwenden, müssen wir jedoch die notwendigen Bereinigungs- und Vorverarbeitungsarbeiten durchführen, um sicherzustellen, dass sie korrekt und gültig sind.
Fall: Die personalisierte Bildungsplattform des D2L-Unternehmens
Tatsächlich konzentriert sich ein Unternehmen namens D2L auf den Einsatz von KI-Technologie, um die Effizienz und Personalisierung im Bildungsbereich zu verbessern. Das Unternehmen hat eine Online-Lernplattform namens Brightspace (Abbildung 1 Brightspace Online Learning Platform) entwickelt, die fortschrittliche Datenanalysetools integriert und große Mengen an Schülerdaten sammeln und verarbeiten kann. Durch die Bereinigung und Vorverarbeitung von Daten wie Unterrichtsaktivitäten, Online-Interaktionen und Aufgaben kann Brightspace Pädagogen dabei helfen, die Lernsituationen und -bedürfnisse der Schüler besser zu verstehen und maßgeschneiderte Bildungsprogramme bereitzustellen, die auf individuellen Unterschieden basieren.Kurz gesagt, in Richtung KI-Bildung sind die Datenerfassung und -verarbeitung wichtige Verbindungen zur Erreichung personalisierter Bildungsziele. Durch die effektive Erfassung, Organisation und Analyse schülerbezogener quantitativer und qualitativer Daten können wir jedem Schüler hochwertige Bildungsdienstleistungen bieten, die seinen spezifischen Bedürfnissen und Potenzialen entsprechen.
2. Anwendung maschineller Lernalgorithmen beim personalisierten Lernen [1]
Mit Hilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen wurden viele personalisierte Lernmethoden im Bereich der KI-Bildung erforscht. Diese Methoden analysieren und nutzen große Datenmengen, um Kurse oder Ressourcen zu ermitteln, die für jeden Studenten geeignet sind, und führen darüber hinaus Gruppenvergleiche und Differenzanalysen auf der Grundlage verschiedener Merkmale durch.
2.1 Personalisiertes Empfehlungssystem basierend auf überwachtem Lernen
Das personalisierte Empfehlungssystem, das auf überwachtem Lernen basiert, berücksichtigt Faktoren wie die Leistung und Interessen der Schüler und trifft Vorhersagen auf der Grundlage vorhandener Daten und Modelle, um so jedem Schüler Kurs- oder Ressourcenempfehlungen zu geben, die seinen Bedürfnissen und seinem Niveau entsprechen.
Aktueller Fall: Coursera (Uda) hat eine Online-Plattform namens „SkillBlue“ entwickelt. Die Plattform verwendet überwachte Algorithmen für maschinelles Lernen, um die Leistungsdaten, Interessen und zugehörigen Kennzahlen der Studierenden zu analysieren und die akademischen Kurse oder Kompetenzkurse zu empfehlen, die ihren Bedürfnissen am besten entsprechen. Dieses personalisierte Empfehlungssystem erhöht die Motivation und Genauigkeit der Benutzer, Bildungsinhalte zu besuchen oder abzuschließen.
2.2 Gruppenvergleich und Differenzanalyse basierend auf Clusteranalyse
Die auf Clusteranalyse basierende personalisierte Lernmethode teilt die Schüler in verschiedene Gruppen ein, um herauszufinden, welche Faktoren sie durch unterschiedliche Merkmale beeinflussen und möglicherweise bessere Ergebnisse erzielen. Diese personalisierte Lernmethode berücksichtigt die persönlichen Unterschiede und Merkmale der Studierenden umfassend und bietet entsprechende pädagogische Maßnahmen und Unterstützung auf der Grundlage der Ergebnisse verschiedener Gruppen.
2.3 Kombinationsentscheidungsmethode
Verwendung kombinierter Entscheidungsmethoden wie Tiefenverstärkungsalgorithmen, um eine unabhängige Auswahl hochwertiger unterstützender Ressourcen zu erreichen. Diese Entscheidungsmodelle verbessern die personalisierte Lernerfahrung weiter, indem sie die sequentielle Beziehung zwischen Ressourcen berücksichtigen und Auswahlen und Empfehlungen auf der Grundlage voreingestellter Ziele treffen.
Aktueller Fall: Das EdTech-Unternehmen hat eine Online-Bildungsplattform namens „EduSmart“ entwickelt. Die Plattform nutzt tiefgreifende Verstärkungsalgorithmen, um autonome Optionen zu entwerfen, die den Schülern dabei helfen, Kursarbeiten mit einer maßgeschneiderten Pfadplanung basierend auf ihren Bedürfnissen, Fortschritten und Vorlieben abzuschließen und flexibel hochwertige Bildungsressourcen auszuwählen, die ihrem aktuellen Status und ihren Zielen entsprechen.
In Richtung KI-Bildung spielen maschinelle Lernalgorithmen eine Schlüsselrolle beim personalisierten Lernen. Durch Empfehlungssysteme auf Basis von überwachtem Lernen, Gruppenvergleichen und Differenzanalysen auf Basis von Clusteranalysen sowie kombinierten Entscheidungsmethoden können Bildungsprogramme und Ressourcenauswahl besser angepasst sowie personalisierte Lernerfahrungen und hochwertige Bildungsdienstleistungen bereitgestellt werden. Diese technologischen Anwendungen verbessern nicht nur die Effektivität und Benutzerzufriedenheit von Online-Bildungsplattformen, sondern schaffen auch eine Lernumgebung für jeden Schüler, die besser an seine Bedürfnisse und seine potenzielle Entwicklung angepasst ist.
3. Populärwissenschaftliche Artikel zur KI-Bildung: Herausforderungen und Lösungen
Obwohl KI im Bildungsbereich erhebliche Fortschritte gemacht hat, steht sie auch vor einigen Herausforderungen. Zu diesen Herausforderungen gehören der Schutz der Privatsphäre der Studierenden, die Festlegung von Bewertungsindikatoren und Probleme mit der Datenverzerrung. Als Reaktion auf diese Herausforderungen wurden einige Lösungen in verwandten Bereichen vorgeschlagen.
3.1 Datenschutzbelange und Datenschutz
Bei der Erhebung und Verarbeitung von Studierendendaten ist es von entscheidender Bedeutung, die Privatsphäre der Studierenden zu gewährleisten und die Datensicherheit zu wahren. [2]
Aktueller Fall: Knewton Company hat eine personalisierte Online-Lernplattform entwickelt. Um Datenschutzbedenken auszuräumen, setzen sie Anonymisierungs- und Verschlüsselungstechnologien für den Umgang mit Schülerdaten ein und entwickeln starke Firewalls und Zugriffskontrollmechanismen, um sicherzustellen, dass vertrauliche Informationen nicht missbraucht werden oder durchsickern.
3.2 Etablieren Sie wirksame Bewertungsindikatoren
Um den Fortschritt beim personalisierten Lernen zu messen, müssen effektive Bewertungsmetriken festgelegt werden.
Aktueller Fall: Die Khan Academy hat ein Feedback-System eingeführt, um den Abschluss jedes Studenten während Online-Kursen zu verfolgen und aufzuzeichnen und spezifisches Feedback basierend auf seiner Leistung zu geben, um eine kontinuierliche Verbesserung zu fördern. Gleichzeitig werden regelmäßige Bewertungen anhand von Prüfungsergebnissen, Projektarbeiten usw. durchgeführt, um ein umfassenderes Verständnis der Lernergebnisse und Fähigkeitsverbesserungen der Studierenden zu erhalten.
3.3 Datenverzerrungsproblem
Während des Analyseprozesses der Schülerdaten kann es zu Problemen wie Stichprobenungleichgewichten und potenziellen Verzerrungen im Algorithmus kommen.
Aktueller Fall: Carnegie Learning hat ein personalisiertes Mathematik-Lernsystem namens „MATHia“ entwickelt. Das System ist bestrebt, Datenverzerrungen zu reduzieren und den Einfluss verschiedener potenzieller Faktoren auf die Ergebnisse durch mehrdimensionale Auswertung zu eliminieren. Sie überprüfen das Modell nicht nur regelmäßig, sondern arbeiten auch mit Bildungsexperten zusammen, um seine Fairness und Wirksamkeit sicherzustellen.
3.4 Große Bereitstellungsprobleme
Die Förderung der KI-Ausbildung für groß angelegte Anwendungen wird durch personelle Ressourcen, technische Anforderungen und betriebliche Unterstützung vor Herausforderungen gestellt.
Eigentlicher Fall: EdX ist eine der Plattformen, die Online-Kurse über Partneruniversitäten anbietet. Angesichts einer großen Anzahl registrierter Benutzer nutzt das Unternehmen Cloud-Computing-Technologie, um seine Kapazität zu erweitern, und richtet eine leistungsstarke und stabile Serverarchitektur ein, um sich an hohen Datenverkehr anzupassen Zugangsvoraussetzungen.
Obwohl die Richtung der KI-Ausbildung vor einigen Herausforderungen steht, sind verwandte Bereiche sich dieser Probleme bewusst und haben aktiv daran gearbeitet, sie zu lösen. Durch den Einsatz von Anonymisierungs- und Verschlüsselungstechnologien zum Schutz der Privatsphäre und Datensicherheit, die Einrichtung wirksamer Bewertungsindikatoren zur Messung personalisierter Lernergebnisse, die Überwindung von Datenverzerrungsproblemen und die Bewältigung der Herausforderungen eines groß angelegten Einsatzes kann die KI-Ausbildung bessere Ergebnisse und eine nachhaltige Entwicklung erzielen. Die Konzentration auf diese Lösungen und deren kontinuierliche Verbesserung werden den Erfolg personalisierter Bildung vorantreiben und für jeden Schüler eine sinnvollere Lernumgebung schaffen, die auf seine Bedürfnisse und sein Potenzial zugeschnitten ist.
4. Erfolgreiche Fälle und Umsetzungsvorschläge 4.1 Austausch erfolgreicher Fälle von KI-Bildungsprojekten in den Vereinigten Staaten, China und anderen Ländern oder Regionen
In Ländern oder Regionen wie den Vereinigten Staaten und China gibt es viele beeindruckende KI-Bildungsprojekte, die große Erfolge erzielt haben. Nachfolgend finden Sie einige Beispiele dieser Projekte.
(1)Coursera
Coursera ist eine weltweit bekannte Online-Bildungsplattform, die Studierenden Online-Kurse zu verschiedenen Themen bietet. [3] Sie haben außerdem eine Reihe von Kursen im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz gestartet, beispielsweise maschinelles Lernen, Deep Learning und Computer Vision. Diese Kurse werden von branchenführenden Experten unterrichtet und helfen den Studierenden, durch interaktive Übungen ein tiefes Verständnis der KI-Technologie zu erlangen.
(2)Goodera
Goodera ist ein sozial verantwortliches Unternehmen in Indien, das sich der Förderung nachhaltiger Entwicklung durch Technologie verschrieben hat. Sie entwickelten eine virtuelle Laborplattform, die auf künstlicher Intelligenz und Datenanalyse basiert, um das Interesse an den Bereichen Naturwissenschaften, Technik, Ingenieurwesen und Mathematik (STEM) bei Schülern und Studenten zu wecken. Die Plattform bietet außerdem personalisierte Beratung und ermutigt die Teilnehmer, sozial aktiv zu sein.
(3) 21st Century Talent Network
21st Century Talent Network ist eine der einflussreichsten K12-Online-Bildungsplattformen in China. Sie nutzen Technologien der künstlichen Intelligenz, um viele Probleme in der traditionellen Bildung zu lösen, wie z. B. personalisierten Unterricht, adaptive Beurteilung und intelligent unterstützte Fragenbeantwortung. Die Plattform nutzt außerdem Big-Data-Analysen, um die Leistungen der Studierenden in verschiedenen Fächern vorherzusagen und auf der Grundlage dieser Bedingungen entsprechende Kursempfehlungen bereitzustellen.
4.2 Umsetzungsvorschläge: Ziele klären, schrittweise vorantreiben und weiter verbessern
Um ein KI-Bildungsprojekt erfolgreich umzusetzen, hier einige Vorschläge:
Anhand der oben genannten erfolgreichen Fälle und Umsetzungsvorschläge können wir sehen, dass die KI-Ausbildung weltweit ständig bahnbrechende Fortschritte macht. Ob es sich um eine Online-Kursplattform, ein virtuelles Labor oder ein intelligent unterstütztes Lehrsystem handelt, in diesen Projekten bietet die Technologie der künstlichen Intelligenz den Studierenden ein personalisierteres, flexibleres und effektiveres Lernerlebnis. Es hat eine positive Rolle bei der Förderung des Bildungswandels im 21. Jahrhundert und der Förderung von Talenten mit zukünftiger Wettbewerbsfähigkeit gespielt.
5. Entwicklungstrend der Datenerfassung und -analyse in der KI-Bildung 5.1 Datenerfassung und -analyse in der KI-Bildung
Mit der weit verbreiteten Anwendung der Technologie der künstlichen Intelligenz im Bildungsbereich wird die Datenerfassung und -analyse zum Schlüssel für die KI-Ausbildung. [4]Im Folgenden sind einige zukünftige Entwicklungstrends aufgeführt:
Personalisiertes Lernen ist eines der Kernkonzepte der KI-Ausbildung. Personalisiertes Lernen wirkt sich positiv auf das Wachstum der Studierenden und den akademischen Erfolg aus, indem der Kursinhalt und das Tempo an die Fähigkeiten, Interessen und Lernstile der Studierenden angepasst werden. Die folgenden relevanten Daten unterstützen diese Ansicht:
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Datenerfassung und -analyse in der KI-Bildung eine starke Entwicklung zeigen und genauere und personalisiertere Bildungsmodelle fördern wird. Gleichzeitig kommt man durch Experimente und Forschung zu dem Schluss, dass personalisiertes Lernen erhebliche positive Auswirkungen auf die Entwicklung der Studierenden und ihre hervorragenden Leistungen in verschiedenen Prüfungen hat. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie und der schrittweisen Umsetzung von Forschungsergebnissen sind wir optimistisch, dass die KI-Ausbildung ein höheres Niveau erreichen und breiter eingesetzt werden wird.
Referenz:
[1]Huang Bingbing. Forschung zur Anwendung der binären Matrixvervollständigung beim personalisierten Lernen[D].
[2] Informationssicherheit und Datenschutz in amerikanischen Hochschuldatensystemen (1) [J] China Education Network, 2016, (11): 28-30.[3] Liu Xiaoping, Tang Min, Li Yan. Die Entwicklung von MOOC stellt den traditionellen Lehrplan für Englisch an Hochschulen und den Unterricht im Klassenzimmer in Frage [J].
[4] Li Haidong, Wang Xiaoxiao. „KI + Bildung“, Beschleunigung der Transformation von Bildungsmodellen und ökologischen Wiederaufbau an Medienhochschulen, 2019(07):79-82.DOI:10.19483/j .cnki .11-4653/n.2019.07.024.
Dieser Artikel wurde ursprünglich von @老青talk auf „Jeder ist ein Produktmanager“ veröffentlicht. Nachdruck ohne Genehmigung ist verboten
Titelbild von Unsplash, basierend auf dem CC0-Protokoll
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Bedeutung der Datenerfassung und -analyse in der KI-Ausbildung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
