Yapay Zekayı Eğitim Sistemimize Nasıl Entegre Edebiliriz?

Yapay zeka, makinelere insanlarla etkileşim kurma, olayları anlama, öğrenme ve olaylara insanlar gibi tepki verme yeteneği veren bir teknolojidir.
Son birkaç yılda, AI'nın uygulanabilirlik aralığı, gözetleme kamera sistemlerinden dijital veri ve ağ yönetimine kadar muazzam bir şekilde genişledi , ancak eğitimdeki varlığı, en azından spor gibi diğer daha az uyumlu alanlarla karşılaştırıldığında, saçma bir şekilde düşük kalıyor.
Eğitim alanının yeni buluşları benimseme konusunda durgun olduğu bilinse de, yapay zekaya geçiş, daha fazla geciktirilmemesi gereken, geç kalınmış bir harekettir.
Aşağıda tartışılan, öğretmen-öğrenci etkileşimlerinin üretkenliğini artırmak ve genel olarak öğrenme sürecini iyileştirmek için AI'nın eğitim sistemimize entegre edilebileceği yöntemlerdir.

derecelendirme

AI, Otomatik Not Verme gibi özel bilgisayar programları aracılığıyla , gelecekte otomatik not atama için ödevleri işaretlerken öğretmen davranışını öğrenmek ve simüle etmek üzere kalibre edilebilir. Program zamanla farklı öğrencilerin akademik becerilerini öğrenebilir ve bulgularına göre kişiselleştirilmiş eğitim planları hazırlayabilir.
6 Kez Yapay Zeka Dünyayı Şaşırttı

Öğretmenlerle ilgili öğrenci geri bildirimi

Öğrenci geribildirimi, öğretmen çıktısını ve öğretmenlerin farklı seviyelerde öğrencilerle nasıl ilişki kurduğunu değerlendirmenin en eski yollarından biridir.
Çoğu okul, büyük bir sıçrama olan kağıt anketlerden çevrimiçi anketlere geçiş yapmış olsa da, yapay zekanın yardımıyla hala devrim niteliğinde iyileştirmeler için yer var.
Chatbot'lar , öğrencilerle 'şahsen' etkileşim kurmak ve bir öğretmenin veya başka bir insanın açık sözlülüğünü etkileyen varlığı olmadan bilgi toplamak için kullanılabilir. Sohbet robotları, yeni ve daha alakalı sorular formüle etmek için önceki soruların yanıtlarını kullanır. Ayrıca geri bildirimi analiz etmeye yardımcı olabilir ve söz konusu öğretmenin basit bir ortalama incelemesini bulabilirler.

Kişiselleştirilmiş öğrenme

Farklı öğrencilerin farklı öğrenme yetenekleri vardır ve bazı öğrenciler zayıf oldukları için değil, yalnızca yavaş oldukları için kötü sonuçlar kaydederler.
30 veya 40 kişilik bir sınıftan sorumlu bir öğretmen, her öğrenciyi kendi hızına göre alıp yine de müfredatı zamanında tamamlayacak konumda olmayabilir. Sınıfın çoğunluğuna uygun olacağını düşündükleri bir hız seçmeleri gerekiyor - yavaş öğrenenler için büyük bir adaletsizlik ve en iyi öğrenciler için bir rahatsızlık.
Yapay zekayı kullanarak her öğrencinin kişisel asistan görevi görecek kişisel bir robotu olabilir. Bot, sınıfta öğretilen tüm bilgileri kaydedecek, gerekirse parçalara ayıracak ve daha sonra öğrenciye öğretecektir.
Zamanla robot, öğrenci ile daha kişisel bir ilişki kuracak ve bilgiyi yeniden üretme hızını ve yolunu ayarlayacaktır.
NETFLIX'te Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi Uygulamaları

uyarlanabilir öğrenme

Uyarlanabilir öğrenme , öğrencinin akademik yeteneğine yanıt olarak materyal sunumunu değiştiren yapay zeka tabanlı bir eğitim sistemidir. Tüm öğrencilere dersin başında aynı bilgiler verilir ve sorulara nasıl yanıt verdiklerine bağlı olarak sistem onlara farklı bilgi ve sorular besler.
Örneğin, bir öğrenci ilk soruya doğru cevabı alamazsa, sistem onlara bir sonraki temel dersi verir. Son derece başarılı olsalardı, sistem onları daha gelişmiş içerik ve sorularla tanıştırırdı.
Uyarlanabilir öğrenme ile kişiselleştirilmiş öğrenme arasındaki fark, kişiselleştirilmiş öğrenmede içeriğin bir öğrencinin ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde özelleştirilmesi ve değiştirilmesinin uyarlanabilirliğe dayalı olmamasıdır.
Bunun yerine, soruları ve örnekleri formüle etmek için bir öğrencinin uzmanlığının veya geçmişinin kullanılmasını içerir. Uyarlanabilir öğrenme ise içeriği öğrencinin kurs boyunca kaydettiği ilerlemeye göre ayarlar.

Deneme ve hata

Deneme yanılma yöntemi, geleneksel insan tarafından yönetilen eğitim sisteminin en yorucu ve zaman alıcı yönlerinden biridir. Tümdengelimli akıl yürütmeyi öğretme ve öğrenmeden çıkarmak, hem öğretmenleri hem de öğrencileri çok fazla zaman ve hayal kırıklığından kurtarmaya yardımcı olabilir.
Yapay zeka sistemleri, bu karmaşık sorunları anında çözmek için kullanılabilir ve öğretmenleri ve öğrencileri diğer önemli faaliyetler için serbest bırakır. Sistem ayrıca öğrencilerin gelecekte benzer sorunlarla başa çıkmalarına yardımcı olmak için çözümü de parçalayacaktır.

orta aralıklı eğitim

Bu, geleceğin öngörülen eğitim sisteminde şimdiden yer ayırtmış olabilecek mevcut bir bilgisayar uygulamasıdır. Öğrencilerin bilgiyi unutmak üzere olduklarında gözden geçirmelerini sağlar.
Uygulama, öğrencinin ne öğrendiğini ve bilgiyi ne zaman kullandığını takip eder. Çok uzun süre kullanmazlarsa, uygulama öğrenciye bir şeyi unutmak üzere olduğunu hatırlatır ve gözden geçirmesini önerir.
'Yeterli' düzeltmelerden sonra uygulama, öğrencinin bilgiyi belleğinde kalıcı olarak ne zaman sakladığını tahmin eder ve onlara hatırlatmayı durdurur. Geçmiş deneyimler, uygulamanın öğrenciye belirli bilgileri hatırlatmayı bırakmanın doğru zaman olduğunu bilmesine yardımcı olur.

Sanal kolaylaştırıcılar

Yapay zeka tabanlı öğretmenler hiçbir zaman insan öğretmenler kadar becerikli olamasa da, yakın gelecekte belirli eğitim ortamlarına yardımcı olan sanal kolaylaştırıcıların beklentisi kaçınılmaz görünüyor. Buradaki fikir, insanlar gibi davranabilen, tepki verebilen, etkileşime girebilen ve düşünebilen insansı karakterler yaratmaktır.
Derin Öğrenme: Makine Öğrenimi Dünyasına Dalın!

Kanıtlar, teknoloji bugün zirve yapsa bile, öğrencilerin sosyal ve akademik yeterliliklerinin farklı yönleriyle ilgilenmek için hem insanlara hem de yapay zeka sistemlerine ihtiyaç duyulacağını gösteriyor. Yapay zeka, bir kez benimsendikten sonra, eğitim sistemimizdeki insan uzmanın yerini almaktan ziyade tamamlayıcı bir kaynak olarak hizmet edecektir.