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Maschinelles Lernen kann möglicherweise nicht nur die Art und Weise, wie Bildung vermittelt wird, neu definieren, sondern auch das qualitative Lernen der Schüler fördern. Der wahrscheinlich wichtigste Teil der Rolle des maschinellen Lernens im Unterricht ist das maßgeschneiderte Lehren. Mit dem maschinellen Lernen entfernen wir uns von der Einheitsmethode. Maschinelles Lernen verspricht eine individuelle Unterrichtsgestaltung in der Klasse, indem Feedback in Echtzeit basierend auf dem Verhalten der einzelnen Schüler und anderen Faktoren bereitgestellt wird. Dies verbessert die Chancen auf ein besseres Lernen. Maschinelles Lernen spielt auch eine wichtige Rolle bei Bewertungen oder Evaluierungen, indem es Verzerrungen beseitigt. (Big Data spielt auch eine große Rolle bei Bildungstrends. Wie Big Data Bildung revolutionieren kann.)
Lassen Sie uns die Auswirkungen des maschinellen Lernens im Bereich der Lehrkompetenz untersuchen.
Individuelle Lehre
Maßgeschneiderter Unterricht ist das direkte Gegenteil der Einheitsmethodik oder -philosophie. Es berücksichtigt die individuellen Fähigkeiten der Schüler, die Lerngeschwindigkeit, den Hintergrund, die Reaktion und andere Variablen. Es verarbeitet die Daten in Echtzeit und gibt dem Lehrer eine Rückmeldung, sodass der Lehrer eine schwache Aufmerksamkeit oder eine schlechte Reaktion des Schülers sofort erkennen und Korrekturmaßnahmen ergreifen kann. Dies kann möglicherweise die Teilnahme der Schüler und damit die Gesamtergebnisse verbessern. Maschinelles Lernen wird in der Lage sein, die Konzepte zu erläutern und die Ziele für einzelne Schüler festzulegen. Auf der anderen Seite können die Lehrer nachverfolgen, ob die Schüler in der Lage sind, die Konzepte zu verarbeiten. Basierend auf diesem Feedback können Pädagogen die Methodik, den Lehrplan oder die Themen entsprechend ändern oder modifizieren. Und das Ergebnis ist genauer und zielgerichteter für Einzelpersonen. In einfachen Worten, das maschinelle Lernen führt die Analyse auf der Grundlage der einzelnen Schülerdaten durch und macht den Entscheidungsprozess automatisch und einheitlich.
