Maschinelles Lernen im Bildungswesen: 10 Anwendungsfälle, Beispiele und Vorteile
23. Juni 2023
Maschinelles Lernen in der Bildung verändert den Lernprozess und gibt Bildungseinrichtungen neue Werkzeuge an die Hand, um die Leistung und das Engagement der Schüler zu verfolgen und zu verbessern. Der ML-gestützte personalisierte Ansatz trägt dazu bei, Bildung integrativer, zugänglicher und ansprechender zu machen.
Lassen Sie uns erkunden, wie Entwickler für maschinelles Lernen mehrere Prozesse im Bildungssektor anhand der beliebtesten Anwendungsfälle und Beispiele aus der Praxis verbessern können. Anschließend betrachten wir die potenziellen Herausforderungen bei der Umsetzung und sehen, wie Experten für maschinelles Lernen sie lösen können.
Die Rolle von ML im Bildungsbereich
Technologien des maschinellen Lernens steigern die akademischen Leistungen von Studenten. Laut McKinsey gaben 71 % der Studenten an, dass durch maschinelles Lernen unterstützte Lehrassistenten positive Innovationen in ihrem Bildungsprozess darstellen.
$30B
Prognostizierter Wert des KI-Marktes im Bildungswesen bis 2032, einschließlich ML
Globale Markteinblicke
20%
Der ML-Anteil am Umsatz des Marktes für KI in der Bildung im Jahr 2022
Globale Markteinblicke
Bildung neu erfinden mit Itransitions Lösungen für maschinelles Lernen
ML für Bildung: Schlüsselfunktionen
Als Teilbereich der in der Bildung eingesetzten KI-Technologien umfasst das maschinelle Lernen eine umfassende Palette von Lern- und Trainingstools, die von selbstverbessernden Deep-Learning-Algorithmen angetrieben werden, die große Datenmengen verarbeiten, Schlüsselkennzahlen, wiederkehrende Muster und Beziehungen zwischen Variablen erkennen und somit verstehen können, wie solche Faktoren die wichtigsten Trends und Szenarien in diesem Sektor beeinflussen.
EdTech-Dienstleister, Unternehmenstrainer und Bildungseinrichtungen nutzen maschinelles Lernen typischerweise auf zwei Arten:
Analytische Funktionen
Einige ML-basierte Lösungen nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um bildungsbezogene Daten zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zur Verbesserung der Lernerfahrung zu liefern. Dazu gehören die Empfehlungsmaschinen von eLearning-Plattformen, adaptive Lernanwendungen und Datenanalysesoftware zur Verfolgung von Schülerleistungen.
Operative Funktionen
Schlüsselbereiche der KI-Anwendung wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Computer-Vision stützen sich auf maschinelles Lernen, um sprachliche und visuelle Muster zu erkennen und selbständig zu lernen, wie man angeborene menschliche Fähigkeiten wie Sehen und Kommunikation nachahmt. Sie bilden den Kern interaktiver Werkzeuge wie virtuelle Tutoren, Lernroboter und Echtzeit-Übersetzungssoftware.
Transformation der traditionellen Bildung mit ML
Aufstrebende Technologien für die Kombination mit ML im Bildungswesen
Maschinelles Lernen geht Hand in Hand mit anderen Technologien, die in der Lage sind, den traditionellen Bildungsprozess zu unterbrechen und ihn interaktiv, ansprechend und für jeden zugänglich zu machen.
Technologie/Beschreibung
Technologie
Wert für Bildung
Beschreibung
Wert für Bildung
VR schafft eine immersive Simulation der digitalen Realität.
Die virtuelle Realität verändert den traditionellen Bildungsansatz, indem sie den Schülern eine immersive Lernumgebung bietet, die interaktiver und ansprechender ist. VR in der Bildung bietet praktische Erfahrungen und eliminiert einige Risiken und potenzielle Gefahren, die mit praktischen Studien verbunden sind, z. B. bei Flug- oder Fahrsimulationen.
AR bereichert die physische Umgebung mit zusätzlichen digitalen Inhalten.
Bei Augmented Reality werden digitale Informationen wie Grafiken, Videos und Töne über die reale Umgebung gelegt. Mit Hilfe von AR können Lehrkräfte den Schülern ermöglichen, abstrakte Konzepte besser zu verstehen.
Das IoT ist ein Netzwerk verbundener Geräte, die Informationen sammeln, austauschen und in verwertbare Erkenntnisse umwandeln können.
IoT-Technologien ermöglichen es Schulen, ihre Ressourcen effizient zu verfolgen, die Sicherheit auf dem Schulgelände zu verbessern und neue Lernumgebungen mit Smartboards und anderen vernetzten Geräten zu schaffen.
RPA-Bots ahmen menschliche Handlungen nach und automatisieren verschiedene sich wiederholende und zeitaufwändige Aufgaben.
RPA kann verschiedene Bildungsprozesse rationalisieren, von der Anwesenheitsverwaltung und der Bearbeitung von Abschriften bis hin zur Beantwortung von Anfragen und der Automatisierung von Studentenfeedback und Umfrageanalysen.
ML-gestützte eLearning-Anwendungen und eTech-Plattformen
Mit dem Aufkommen des eLearning hat der Bildungssektor eine Vielzahl von Apps und Plattformen erlebt, die es einzelnen Nutzern ermöglichen, in ihrem eigenen Tempo zu lernen, und Lerngruppen, in einer hochgradig kooperativen virtuellen Umgebung zu interagieren. Hier sind einige Beispiele für Online-Tools, die maschinelles Lernen für verschiedene Funktionen nutzen:
Der unkonventionelle pädagogische Ansatz dieser App kombiniert digitale Aktivitäten und physische Spielfiguren, die durch eine mit Computer Vision betriebene Kamera identifiziert werden. Ziel ist es, Kinder mit einer interaktiven, spielerischen Lernerfahrung in verschiedenen Fächern wie Codierung, Mathematik, Rechtschreibung und Zeichnen zu begeistern.
Die ML-basierte Lernplattform Gradescope ist für Schüler und Lehrer konzipiert. Sie ermöglicht es Schülern, sich gegenseitig zu bewerten und Feedback zu geben. In der Zwischenzeit können LehrerInnen schnell und fair Online-Hausaufgaben und Prüfungsarbeiten bewerten und sich auf wichtigere Aufgaben wie die Vorbereitung neuer Bildungsprojekte konzentrieren - alles an einem Ort.
Mit semi-supervised ML-Algorithmen kann die Lern- und Bewertungsplattform von McGraw-Hill das Wissen und die Lernmuster von Schülern auf der Grundlage von Testergebnissen und anderen Parametern erfassen. Das von künstlicher Intelligenz gesteuerte System bietet den Nutzern Tutorien und maßgeschneiderte Lernmodule und gibt Eltern und Lehrern zeitnahes Feedback über die Fortschritte der Schüler.
Diese AWS-basierte eLearning-Plattform bietet ein vollständig personalisiertes Lernerlebnis, indem sie auf die auf maschinelles Lernen ausgerichteten Dienste von Amazon zurückgreift. Sie umfasst auch Funktionen wie die intelligente Inhaltssuche und ML-basierte Betrugserkennung, um das Hochladen von Inhalten zu überwachen und Spam und Urheberrechtsverletzungen zu erkennen.
Diese erfolgreiche Sprachlern-App ist zwar eher für ihr niedliches, aber unnachgiebiges Eulenmaskottchen/ihren Chatbot bekannt als für die Algorithmen, die ihr zugrunde liegen (einschließlich logistischer Regression und neuronaler Netze), hat aber ML, DL und NLP implementiert, um die Fähigkeiten der Nutzer mit einem adaptiven Einstufungstest zu prüfen, jeden Lernpfad in Echtzeit anzupassen, KI-generierte Lektionen anzubieten und die Kurse anhand von Nutzerberichten zu optimieren.
Prioritätsberichte für alle unsere Kurse: Für jede Sprachrichtung wird dargestellt, wie viele Daten wir haben und wie genau das maschinelle Lernsystem für sie ist
Dieses Online-Portal und die Lern-Community, die Fachleuten helfen soll, ihr Wissen über SAP-Lösungen zu vertiefen, stützt sich auf Modelle des maschinellen Lernens und NLP, um intelligente Bots zu betreiben, die sowohl als Moderatoren (Beantwortung von Fragen, Erleichterung des Onboarding von Studenten, Überwachung von Benutzerinteraktionen usw.) als auch als Kuratoren (Empfehlung geeigneter Schulungsressourcen) fungieren.
Vorteile des maschinellen Lernens in der Bildung
Die Anwendung des maschinellen Lernens trägt dazu bei, die traditionellen Lehrmethoden weiterzuentwickeln, den übermäßigen Papierkram von Lehrern und Verwaltungsangestellten zu reduzieren und einen besseren Zugang zur Bildung für alle zu gewährleisten.
Personalized learning experience
Improved learning outcomes
Enhanced operational efficiency
Increased profitability
Fostered inclusivity
Reduced school dropout rate
Benefits
through tailored content recommendations,
customized learning paths, and adaptive
training activities.
via education analytics platforms to track
student performance and adjust learning speed
and personal curricula.
by automating several clerical duties, such as
administrative, moderation, and evaluation
tasks, via ML-powered bots.
of your educational services and training
initiatives via targeted ads, cost monitoring,
course optimization, and ROI analysis.
thanks to NLP-based real-time eLearning
content translation and transcription, along
with tailored learning pathways for special
education.
by identifying at-risk students via learning
analytics, assessing their areas of weakness,
and designing tailored interventions.
Personalized learning experience
through tailored content recommendations,
customized learning paths, and adaptive
training activities.
Die Herausforderungen der ML-gesteuerten Bildung
KI-gesteuerte Technologien, einschließlich ML für die Bildungsbranche, werden jeden Tag zugänglicher. Allerdings behindern mehrere anhaltende Umsetzungsprobleme ihre breite Einführung, insbesondere in sozioökonomisch benachteiligten Gesellschaften. Wie lassen sich die Hindernisse für die Einführung von ML überwinden?
Herausforderung
Lösung
Datenschutz und Datensicherheit
Die Verbesserung der Lernerfahrung sollte nicht auf Kosten des Schutzes personenbezogener Daten gehen, was schon immer ein Problem bei ML-gestützten Anwendungen war, die große Datensätze benötigen. Um die Vorschriften zur Datenverwaltung einzuhalten, werden ML-Modelle mit nicht-personenbezogenen und verschleierten Daten trainiert.
Veraltete Infrastruktur
Während verschiedene Formen des maschinellen Lernens im Bildungsbereich darauf abzielen, die Inklusion zu fördern, können die Anforderungen an die Verfügbarkeit von Hardware, Datenquellen und die Zuverlässigkeit des Internets dazu führen, dass maschinelles Lernen und EdTech zu einer Quelle weiterer Ungleichheiten werden. Bevor sie ML-basierte Systeme implementieren, sollten Bildungseinrichtungen die verfügbare Infrastruktur bewerten, sie bei Bedarf aufrüsten und sicherstellen, dass sie über ein angemessenes Budget verfügen.
Komplikationen bei der Einsetzung
Auch Bildungseinrichtungen können mit der Einführung von ML konfrontiert sein, weil es ihnen generell an Fachwissen, IT-Infrastrukturen und Umsetzungsstrategien für die Anpassung der Lehrmethoden fehlt. Die ML-Implementierung erfordert die Hilfe professioneller KI/ML-Experten für die ordnungsgemäße Integration, kontinuierliche Wartung und Umschulung von ML-Modellen.
Unüberwachte Maschinen
Die Übertragung sich wiederholender Aufgaben, wie z. B. die Benotung, an ML-gestützte Bots ohne menschliche Aufsicht kann zu unerwarteten Ergebnissen führen. So hat beispielsweise das International Baccalaureate während der COVID-19-Sperre ein automatisches Bewertungssystem eingeführt, um Prüfungen in einem Klassenzimmer durch datenbasierte Bewertungen zu ersetzen, was zu zahlreichen anomalen Noten und daraus resultierender Empörung unter den Schülern führte. Anbieter von ML-Software sollten Ausreißer überwachen und das System feinabstimmen, um dieses Risiko auszuschalten und sicherzustellen, dass die Algorithmen korrekt funktionieren.
Bildung 4.0: ML-gesteuerte Zukunft des Lernens
KI und maschinelles Lernen treiben in der Bildung Wachstum und Innovation voran, genau wie in jeder anderen Branche. Da cyber-physische Systeme in verschiedenen Bereichen allgegenwärtig sind, sollten Schulen und Universitäten die neuen Technologien in ihre Lehrpläne aufnehmen, um weiterhin erfolgreiche Absolventen hervorzubringen. Der verbesserte Lernprozess wird den Studierenden helfen, sich auf neue berufliche Herausforderungen vorzubereiten. Maschinelles Lernen in der Bildung kann die Herangehensweise an diese wesentliche Komponente der persönlichen Entwicklung neu gestalten und das Lernen verlockender, produktiver und integrativer machen. Und unsere professionellen Berater und Entwickler können dafür sorgen, dass die Einführung von ML reibungslos und effektiv verläuft.
Personalized education
Immediate
feedback
Preparing students for evolving industries
Automated
administrative
tasks
Access for all students
Education 4.0
