Kepentingan Pengumpulan dan Analisis Data dalam Pendidikan AI

Dengan mempopularkan kecerdasan buatan, pendidikan dalam talian juga menghadapi cabaran dan peluang. Artikel ini akan meneroka secara mendalam pengumpulan dan pemprosesan data dalam pendidikan AI dan aplikasi algoritma pembelajaran mesin dalam pembelajaran diperibadikan. Ia akan memberikan sedikit inspirasi untuk mempromosikan pembangunan pendidikan AI berdasarkan kes dan cadangan yang berjaya.

Dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, bidang pendidikan dalam talian juga telah membawa peluang dan cabaran baharu. Sebagai bahagian penting dalam pendidikan AI, pengumpulan dan analisis data memainkan peranan penting. Dengan memperoleh, menyusun dan menganalisis data kuantitatif dan kualitatif berkaitan pelajar secara berkesan, kami boleh menyediakan setiap pelajar dengan perkhidmatan pendidikan berkualiti tinggi yang memenuhi keperluan dan potensi khusus mereka.

Artikel ini akan menyelidiki pengumpulan dan pemprosesan data dalam pendidikan AI dan aplikasi algoritma pembelajaran mesin dalam pembelajaran diperibadikan, dan berkongsi beberapa kes yang berjaya dan cadangan pelaksanaan, dengan harapan dapat memberikan inspirasi dan panduan untuk mempromosikan pembangunan pendidikan AI.

1. Pengumpulan dan pemprosesan data

Ke arah pendidikan AI, pengumpulan dan pemprosesan data adalah langkah yang sangat kritikal. Dengan mengumpul data berkaitan pelajar, kami dapat memahami dengan lebih baik situasi dan keperluan pembelajaran mereka untuk menyediakan pendidikan peribadi yang disasarkan.

1.1 Sumber data pelajar

Sumber data pelajar adalah luas dan pelbagai. Ini termasuk pelbagai saluran seperti aktiviti bilik darjah, interaksi dalam talian dan tugasan. Sebagai contoh, platform pembelajaran dalam talian boleh merekodkan data kuantitatif seperti masa tontonan pelajar dan kemajuan penyelesaian dalam kursus video, di samping mendapatkan data kualitatif seperti komen pelajar dan maklum balas soalan mengenai kandungan kursus.

1.2 Jenis data, pembersihan data dan prapemprosesan

Data yang dikumpul ini boleh dibahagikan kepada dua jenis: data kuantitatif dan data kualitatif.

1. Data kuantitatif terutamanya merujuk kepada beberapa maklumat ungkapan berangka tertentu, seperti gred, masa menjawab, dsb.

2. Kualitatif lebih berat sebelah kepada penerangan berdasarkan pengalaman atau pertimbangan manusia, seperti maklum balas pelajar dan corak tingkah laku. Walau bagaimanapun, sebelum menggunakan jenis data bercampur ini, kami perlu melakukan kerja pembersihan dan prapemprosesan yang diperlukan untuk memastikan ia adalah tepat dan sah.

• Alih keluar outlier untuk mengelak mengganggu kerja analisis seterusnya dan menyebabkan keputusan yang salah.
• Isi nilai yang hilang untuk memastikan kesempurnaan dan ketepatan.

Kes: platform pendidikan peribadi syarikat D2L

Malah, sebuah syarikat bernama D2L memberi tumpuan kepada penggunaan teknologi AI untuk meningkatkan kecekapan dan pemperibadian dalam bidang pendidikan. Syarikat itu telah membangunkan platform pembelajaran dalam talian yang dipanggil Brightspace (Rajah 1 Platform Pembelajaran Dalam Talian Brightspace), yang menyepadukan alat analisis data lanjutan dan boleh mengumpul dan memproses sejumlah besar data pelajar. Dengan membersihkan dan pramemproses data seperti aktiviti bilik darjah, interaksi dalam talian dan tugasan, Brightspace boleh membantu pendidik memahami situasi dan keperluan pembelajaran pelajar dengan lebih baik serta menyediakan program pendidikan tersuai berdasarkan perbezaan individu.

Ringkasnya, ke arah pendidikan AI, pengumpulan dan pemprosesan data adalah pautan penting dalam mencapai matlamat pendidikan yang diperibadikan. Dengan memperoleh, menyusun dan menganalisis data kuantitatif dan kualitatif berkaitan pelajar secara berkesan, kami boleh menyediakan setiap pelajar dengan perkhidmatan pendidikan berkualiti tinggi yang memenuhi keperluan dan potensi khusus mereka.

2 Aplikasi algoritma pembelajaran mesin dalam pembelajaran diperibadikan [1]

Dengan bantuan algoritma pembelajaran mesin, banyak kaedah pembelajaran yang diperibadikan telah diterokai dalam bidang pendidikan AI. Kaedah ini menganalisis dan menggunakan sejumlah besar data untuk menentukan kursus atau sumber yang sesuai untuk setiap pelajar, dan seterusnya menjalankan perbandingan kumpulan dan analisis perbezaan berdasarkan ciri yang berbeza.

2.1 Sistem pengesyoran diperibadikan berdasarkan pembelajaran diselia

Sistem pengesyoran diperibadikan berdasarkan pembelajaran diselia akan mengambil kira faktor seperti prestasi dan minat pelajar, dan membuat ramalan berdasarkan data dan model sedia ada, dengan itu memberikan setiap pelajar cadangan kursus atau sumber yang sesuai untuk keperluan dan tahap mereka.

Kes sebenar: Coursera (Uda) membangunkan platform dalam talian yang dipanggil "SkillBlue". Platform ini menggunakan algoritma pembelajaran mesin yang diselia untuk menganalisis data prestasi, minat dan metrik berkaitan pelajar serta mengesyorkan kursus akademik atau kemahiran yang paling sesuai dengan keperluan mereka. Sistem pengesyoran diperibadikan ini meningkatkan motivasi dan ketepatan pengguna untuk menyertai atau melengkapkan kandungan pendidikan.

2.2 Analisis perbandingan dan perbezaan kumpulan berdasarkan analisis kelompok

Kaedah pembelajaran yang diperibadikan berdasarkan analisis kelompok membahagikan pelajar kepada kumpulan yang berbeza untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi mereka di bawah ciri yang berbeza dan mungkin mencapai hasil yang lebih baik. Kaedah pembelajaran yang diperibadikan ini mengambil kira sepenuhnya perbezaan peribadi dan ciri pelajar dan menyediakan langkah dan sokongan pendidikan yang sepadan berdasarkan keputusan kumpulan yang berbeza.

2.3 Kaedah membuat keputusan gabungan

Menggunakan kaedah membuat keputusan gabungan seperti algoritma pengukuhan mendalam untuk mencapai pemilihan bebas sumber sokongan berkualiti tinggi. Model-model membuat keputusan ini meningkatkan lagi pengalaman pembelajaran yang diperibadikan dengan mempertimbangkan hubungan berurutan antara sumber dan membuat pemilihan dan pengesyoran berdasarkan matlamat yang telah ditetapkan.

Algoritma kedalaman dipertingkatkan

Kes sebenar: Syarikat EdTech membangunkan platform pendidikan dalam talian yang dipanggil "EduSmart". Platform ini menggunakan algoritma pengukuhan yang mendalam untuk mereka bentuk pilihan autonomi untuk membantu pelajar menyelesaikan kerja kursus dengan perancangan laluan tersuai berdasarkan keperluan, kemajuan dan pilihan mereka, serta secara fleksibel memilih sumber pendidikan berkualiti tinggi yang sepadan dengan status dan matlamat semasa mereka.

Dalam arah pendidikan AI, algoritma pembelajaran mesin memainkan peranan penting dalam pembelajaran diperibadikan. Melalui sistem pengesyoran berdasarkan pembelajaran diselia, perbandingan kumpulan dan analisis perbezaan berdasarkan analisis kelompok, dan kaedah membuat keputusan gabungan, program pendidikan dan pemilihan sumber boleh disesuaikan dengan lebih baik, dan pengalaman pembelajaran yang diperibadikan serta perkhidmatan pendidikan berkualiti tinggi boleh disediakan. Aplikasi teknologi ini bukan sahaja meningkatkan keberkesanan dan kepuasan pengguna platform pendidikan dalam talian, tetapi juga mewujudkan persekitaran pembelajaran untuk setiap pelajar yang lebih disesuaikan dengan keperluan dan potensi pembangunan mereka.

3. Artikel sains popular tentang pendidikan AI: cabaran dan penyelesaian

Walaupun AI telah mencapai kemajuan yang ketara dalam bidang pendidikan, ia juga menghadapi beberapa cabaran. Cabaran ini melibatkan perlindungan privasi pelajar, penubuhan penunjuk penilaian dan isu bias data. Sebagai tindak balas kepada cabaran ini, beberapa penyelesaian telah dicadangkan dalam bidang berkaitan.

3.1 Isu privasi dan perlindungan keselamatan data

Semasa mengumpul dan memproses data pelajar, adalah penting untuk memastikan privasi pelajar dan mengekalkan keselamatan data. [2]

Kes sebenar: Syarikat Knewton membangunkan platform pembelajaran dalam talian yang diperibadikan. Untuk menangani kebimbangan privasi, mereka menggunakan teknologi anonimasi dan penyulitan untuk mengendalikan data pelajar, dan mereka bentuk tembok api yang kuat dan mekanisme kawalan akses untuk memastikan maklumat sensitif tidak disalahgunakan atau dibocorkan.

3.2 Wujudkan penunjuk penilaian yang berkesan

Untuk mengukur kemajuan dalam pembelajaran peribadi, metrik penilaian yang berkesan perlu diwujudkan.

Kes sebenar: Khan Academy telah melancarkan sistem maklum balas untuk menjejak dan merekodkan penyelesaian setiap pelajar semasa kursus dalam talian dan memberikan maklum balas khusus berdasarkan prestasi mereka untuk menggalakkan peningkatan berterusan. Pada masa yang sama, penilaian berkala dijalankan melalui keputusan peperiksaan, kerja-kerja projek dan lain-lain, untuk mendapatkan pemahaman yang lebih menyeluruh tentang hasil pembelajaran dan peningkatan keupayaan pelajar.

3.3 Masalah bias data

Semasa proses analisis data pelajar, mungkin terdapat isu seperti ketidakseimbangan sampel dan potensi bias dalam algoritma.

Kes sebenar: Carnegie Learning membangunkan sistem pembelajaran matematik yang diperibadikan yang dipanggil "MATHia". Sistem ini berusaha untuk mengurangkan bias data dan menghapuskan kesan pelbagai faktor berpotensi ke atas keputusan melalui penilaian pelbagai dimensi. Bukan sahaja mereka kerap menyemak model, mereka juga bekerjasama dengan pakar pendidikan untuk memastikan keadilan dan keberkesanannya.

3.4 Masalah penggunaan berskala besar

Mempromosikan pendidikan AI kepada aplikasi berskala besar dicabar oleh sumber manusia, keperluan teknikal dan sokongan operasi.

Kes sebenar: EdX ialah salah satu platform yang menyediakan kursus dalam talian melalui universiti rakan kongsi Apabila berhadapan dengan sejumlah besar pengguna berdaftar, ia menggunakan teknologi pengkomputeran awan untuk mengembangkan kapasitinya dan mewujudkan seni bina pelayan yang kuat dan stabil untuk menyesuaikan diri. kepada keperluan akses trafik yang tinggi.

Walaupun hala tuju pendidikan AI menghadapi beberapa cabaran, bidang berkaitan telah sedar dan giat berusaha untuk menyelesaikan masalah ini. Dengan mengguna pakai teknologi anonimisasi dan penyulitan untuk melindungi privasi dan keselamatan data, mewujudkan penunjuk penilaian yang berkesan untuk mengukur hasil pembelajaran yang diperibadikan, mengatasi isu bias data dan menghadapi cabaran penggunaan berskala besar, pendidikan AI boleh mencapai hasil yang lebih baik dan pembangunan mampan. Memberi tumpuan kepada penyelesaian ini dan menambah baik secara berterusan akan memacu kejayaan pendidikan peribadi, mewujudkan persekitaran pembelajaran yang lebih bermakna untuk setiap pelajar yang disesuaikan dengan keperluan dan potensi mereka.

4. Kes yang berjaya dan cadangan pelaksanaan 4.1 Perkongsian kes kejayaan projek pendidikan AI di Amerika Syarikat, China dan negara atau wilayah lain

Di negara atau wilayah seperti Amerika Syarikat dan China, terdapat banyak projek pendidikan AI yang menarik perhatian yang telah mencapai kejayaan besar. Di bawah adalah beberapa contoh projek ini.

（1）Kursus

Coursera ialah platform pendidikan dalam talian yang terkenal di peringkat global yang menyediakan pelajar kursus dalam talian mengenai pelbagai topik. [3] Mereka juga telah melancarkan satu siri kursus yang berkaitan dengan kecerdasan buatan, seperti pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan penglihatan komputer. Kursus-kursus ini diajar oleh pakar terkemuka industri dan membantu pelajar memperoleh pemahaman yang mendalam tentang teknologi AI melalui amalan interaktif.

（2）Goodera

Goodera ialah sebuah syarikat yang bertanggungjawab secara sosial di India yang berdedikasi untuk mempromosikan pembangunan mampan melalui teknologi. Mereka membangunkan platform makmal maya berdasarkan kecerdasan buatan dan analisis data untuk memupuk minat dalam bidang sains, teknologi, kejuruteraan dan matematik (STEM) dalam kalangan pelajar sekolah menengah dan kolej. Platform ini juga menyediakan bimbingan yang diperibadikan dan menggalakkan peserta untuk mengambil bahagian secara aktif dalam aktiviti sosial.

(3) 21st Century Talent Network

21st Century Talent Network ialah salah satu platform pendidikan dalam talian K12 yang paling berpengaruh di China. Mereka menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk menyelesaikan banyak masalah dalam pendidikan tradisional, seperti pengajaran yang diperibadikan, penilaian penyesuaian dan menjawab soalan dengan bantuan pintar. Platform ini juga menggunakan analisis data besar untuk meramal prestasi pelajar dalam mata pelajaran yang berbeza dan memberikan cadangan kursus yang sepadan berdasarkan syarat ini.

4.2 Cadangan pelaksanaan: jelas matlamat, maju secara beransur-ansur, dan terus menambah baik

Untuk berjaya melaksanakan projek pendidikan AI, berikut adalah beberapa cadangan:

• Matlamat yang jelas: Kenal pasti matlamat khusus yang ingin anda capai dengan projek pendidikan AI anda dan selaraskannya dengan keseluruhan strategi organisasi atau institusi. Matlamat yang jelas dan khusus boleh membantu anda merancang dan mengukur kemajuan projek dengan lebih baik.
• Kemajuan langkah demi langkah: Mulakan dengan memilih kawasan kecil untuk ujian perintis supaya anda boleh memerhatikan keputusan dan mengumpul maklum balas. Selepas penerimaan berjaya, skala akan diperluaskan secara beransur-ansur. Pendekatan tambahan ini mengurangkan risiko dan memberi anda masa untuk menyesuaikan dan mengoptimumkan rancangan anda.
• Peningkatan berterusan: Tanpa mengira saiz projek, kami mesti mendengar maklum balas pengguna secara aktif semasa proses pelaksanaan dan mengambil langkah untuk memperbaikinya. Sentiasa menilai keberkesanan projek dan membuat pelarasan dan naik taraf berdasarkan keputusan untuk memastikan pembangunan berterusan dan penyegerakan dengan kemajuan terkini dalam teknologi.

Melalui kes-kes yang berjaya di atas dan cadangan pelaksanaan, kita dapat melihat bahawa pendidikan AI sentiasa membuat kemajuan yang cemerlang di seluruh dunia. Sama ada platform kursus dalam talian, makmal maya atau sistem pengajaran dibantu pintar, dalam projek ini, teknologi kecerdasan buatan menyediakan pelajar pengalaman pembelajaran yang lebih diperibadikan, fleksibel dan berkesan. Ia telah memainkan peranan positif dalam menggalakkan transformasi pendidikan pada abad ke-21 dan memupuk bakat dengan daya saing masa depan.

5. Trend Pembangunan Pengumpulan dan Analisis Data dalam Pendidikan AI 5.1 Pengumpulan dan Analisis Data dalam Pendidikan AI

Dengan aplikasi meluas teknologi kecerdasan buatan dalam bidang pendidikan, pengumpulan dan analisis data akan menjadi kunci kepada pendidikan AI. [4]Berikut ialah beberapa aliran pembangunan masa hadapan:

• Pengumpulan data berskala besar: Dengan populariti platform pembelajaran dalam talian dan makmal maya, sebilangan besar pelajar telah menjana data pembelajaran secara besar-besaran. Menggunakan algoritma pembelajaran mesin, menganalisis data ini boleh mendedahkan kekuatan dan kelemahan pelajar mengenai topik dan tugasan yang berbeza.
• Visualisasi proses pembelajaran: Dengan memantau aktiviti pelajar dalam perisian pendidikan dan merekodkan tingkah laku mereka (seperti klik, masa tinggal, dll.), ia boleh memberikan maklumat tentang proses pembelajaran mereka, titik kesukaran dan arah yang mungkin memerlukan latihan atau sokongan yang dipertingkatkan. Reka strategi bimbingan yang diperibadikan berdasarkan maklumat ini.
• Penilaian penyesuaian: Gunakan teknologi pemprosesan bahasa semula jadi untuk menilai jawapan teks dan membangunkan pelan maklum balas yang diperibadikan berdasarkan tahap mesin. Pada masa yang sama, ia juga boleh meramalkan arah aliran masa hadapan berdasarkan prestasi masa lalu dan penyelesaian reka bentuk untuk masalah tertentu.

5.2 Sama ada pembelajaran yang diperibadikan mempunyai kesan positif terhadap pertumbuhan pelajar dan pencapaian akademik

Pembelajaran peribadi adalah salah satu konsep teras pendidikan AI. Pembelajaran peribadi memberi kesan positif kepada pertumbuhan pelajar dan pencapaian akademik dengan menyesuaikan kandungan dan kadar kursus mengikut kebolehan, minat dan gaya pembelajaran pelajar. Berikut adalah data yang berkaitan untuk menyokong pandangan ini:

• Gartner, sebuah organisasi penyelidikan bebas, meramalkan bahawa pada tahun 2023, lebih daripada 90% pendidikan K-12 di seluruh dunia akan menggunakan teknologi pendidikan yang diperibadikan.
• Kajian yang dijalankan oleh Study.com, sebuah syarikat teknologi dalam talian Amerika, mendapati bahawa menggunakan pendekatan pembelajaran yang diperibadikan boleh meningkatkan markah pada pelbagai jenis peperiksaan sebanyak kira-kira 30% hingga 80%.
• Selepas pelaksanaan projek pendidikan AITutor, Kerajaan Bandaraya Seoul di Korea Selatan mengumumkan bahawa purata markah kertas subjek "Bahasa Cina" melonjak daripada lebih 48 kepada 75. Dapat dilihat bahawa bantuan peribadi memainkan peranan penting dalam meningkatkan prestasi ujian.

Secara ringkasnya, pengumpulan data dan analisis dalam pendidikan AI akan menunjukkan perkembangan yang kukuh dan akan mempromosikan model pendidikan yang lebih tepat dan diperibadikan. Pada masa yang sama, ia disimpulkan melalui eksperimen dan penyelidikan bahawa pembelajaran peribadi memberikan impak positif yang signifikan terhadap pertumbuhan pelajar dan prestasi cemerlang mereka dalam pelbagai peperiksaan. Dengan kemajuan teknologi yang berterusan dan pelaksanaan secara beransur-ansur hasil penyelidikan, kami optimis pendidikan AI akan mencapai tahap yang lebih tinggi dan digunakan dengan lebih meluas.

Rujukan:

[1]Huang Bingbing Penyelidikan tentang aplikasi pelengkapan matriks binari dalam pembelajaran peribadi[D].

[2] Chen Qiang Keselamatan maklumat dan privasi dalam sistem data pendidikan tinggi Amerika (1)[J].

[3] Liu Xiaoping, Tang Min, Li Yan Cabaran pembangunan MOOC kepada kurikulum bahasa Inggeris kolej tradisional dan pengajaran bilik darjah [J]. +117.

[4] Li Haidong, Wang Xiaoxiao "AI + Education", mempercepatkan transformasi model pendidikan dan pembinaan semula ekologi di kolej media [J]. 10.19483/ j.cnki.11-4653/n.2019.07.024.

Artikel ini pada asalnya diterbitkan oleh @老青talk on Everyone is a Product Manager adalah dilarang

.

Gambar tajuk datang daripada Unsplash, berdasarkan lesen CC0

Atas ialah kandungan terperinci Kepentingan Pengumpulan dan Analisis Data dalam Pendidikan AI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!