诺瓦特出版社
国际工程研究与技术创新杂志 [ IJIERT ]
ISSN: 2394-3696
第 4 卷 , 第 1 期, 2017 年 1 月
教育中的人工智能 : 个性化学习途径
机器学习算法
特贾 ·雷迪 ·加特拉
信息技术部高级数据科学家和研究科学家
gatlatejared dy111@gmail.com 摘要
人工智能 (AI) 与教育的融合彻底改变了个性化学习路径的开发方式 , 提供满足学生个体需求的定制化教育体验 。 本文探讨了如何应用机器学习算法来创建自适应学习系统 , 以评估学生独特的优势、 劣势和学习风格。 通过分析海量教育数据 ,
这些算法可以预测学生的表现 , 推荐定制的学习材料, 并实时调整教学策略 。 我们全面回顾了现有的个性化学习文献 , 重点介绍了人工智能驱动的教育工具的优势和挑战 。 案例研究展示了机器学习在各种教育环境中的成功应用 , 展现了学生参与度、 留存率和学业成绩的提升 。 此外, 本文还讨论了伦理考量、 数据隐私等问题 。 id = 68> 的担忧, 以及在教育领域部署人工智能系统时 , 人类监督的重要性 。 最终 , 我们的研究结果表明 , 机器学习有潜力显著提高教育实践的有效性 , 为更加个性化和包容性的学习环境铺平道路 。
介绍
个性化学习的背景和重要性
本节介绍个性化学习的概念 , 强调其在满足多样化教育需求方面的重要性 。 它探讨了传统教育体系通常采用 “一刀切”的教学方法 , 而这种方法可能无法有效地满足学生个体的学习风格、 学习进度和学习偏好。 本节强调 , 在当今教育领域, 随着科技进步和对提升学生学习成果的需求 , 个性化学习的需求日益增长 。
人工智能和机器学习在教育中的作用
本部分重点关注人工智能 (AI) 和机器学习 ( ML) 在教育领域的变革潜力 。 文中概述了这些技术如何分析海量教育数据 , 从而定制学习体验 、 提升学生参与度 , 并支持教育工作者做出数据驱动的决策。 此外 , 本部分还探讨了教育技术格局的演变以及人工智能在学习环境中日益增强的融合 。
研究目标和范围
本小节明确界定了研究目标 , 包括 : 识别有效的机器学习技术 , 以个性化学习路径; 评估人工智能在教育领域的现有应用; 以及应对实施人工智能驱动解决方案所带来的挑战 。 本小节概述了研究范围 , 包括目标受众 、 所采用的方法以及预期对该领域的贡献 。