随着人们跨过21世纪，智能技术越来越流行。笔记本电脑正在取代我们的教科书，在智能手机上可以学习我们想要的一切。社交媒体已经无处不在，使用技术的方式已经改变了人们工作和生活的方式。技术已经成为远程教育的核心组成部分。它加强了教师和学生之间的数字化互联和交流，保持了“人与人之间的联系”，这对年轻人的心智成长很重要。加强联系和定制的经验可以让教育者认识到学习技能的机会，提高学生的潜力。因此，当今时代的教室不仅在扩大，以使用更多的技术和数字工具，而且他们还从事机器学习。
例如，教师可以使用虚拟助手直接在家为学生工作。这种形式的帮助有助于改善学生的学习环境，促进成长和教育的成功。ODSC称，“去年的报告显示，教育领域的机器学习仍将是推动投资的主要行业之一，到2030年，美国和中国将成为最主要的参与者。像谷歌和IBM这样的大公司正在参与使学校教育更加进步和创新。”
机器学习在教育中的应用
全面分析材料
机器学习在教育中的应用，使其内容更具时代性和适用性，旨在将在线学习领域推向一个新的阶段。怎样？ML技术评估在线课程的内容，并帮助评估所提供的知识质量是否符合适用的标准。另一方面，了解用户是如何解释数据的，并理解所解释的内容。然后用户根据自己的特定偏好和专业知识获取数据，整体学习体验会显著增加。
个性化学习
这是机器学习最大的应用。它适应能力强，能满足个人需求。学生可以通过这个教育体系来指导自己的学习。他们可以有自己的速度，决定学习什么和如何学习。他们可以选择自己感兴趣的话题、想从中学习的导师、想从事的课程、期望和趋势。
有效应用
在教育中，机器学习还有另一个应用，它处理成绩和分数。由于大量学生的学习技能都体现在每一门在线课程中，因此给他们打分就成了一项挑战。ML技术使得分级过程几秒钟就成了问题。在这种情况下，人们将更多地讨论精确科学。在有些地方，计算机无法取代教师，但即使在这种情况下，计算机也有助于改进目前的评分和评价方法。
据TechXplore报道，“德国Tübingen大学和科罗拉多博尔德大学的研究人员最近调查了机器学习技术在课堂研究背景下评估学生参与度的潜力。更具体地说，他们设计了一种基于深度神经网络的架构，可以通过分析课堂环境中收集的视频片段来估计学生的参与度。”
他们还提到，“我们使用在课堂上收集的摄像头数据来教授一个基于深度神经网络的模型来预测学生的参与程度，我们根据实地真相数据（例如，根据课堂上录制的视频对学生参与程度的专家评分）对我们的模型进行了培训。例如，在这一训练之后，该模型能够预测在特定时间点从特定学生获得的数据是否表明参与程度高或低。”
来源：贤集网
