Inhoudsopgave:
Machine learning kan mogelijk niet alleen een nieuwe definitie geven van de manier waarop onderwijs wordt geleverd, maar ook van kwaliteitsvol leren van studenten. Waarschijnlijk is het belangrijkste deel van de rol van machine learning in het onderwijs maatwerk. Met machine learning gaan we weg van de one-size-fits-all-methodiek. Machine learning belooft maatwerk in de klas te leveren door realtime feedback te geven op basis van individueel studentgedrag en andere factoren. Dit vergroot de kansen op beter leren. Machine learning speelt ook een belangrijke rol in beoordelingen of evaluaties door vooroordelen te verwijderen. (Big data speelt ook een grote rol in educatieve trends. In Hoe Big Data het onderwijs kan revolutioneren.)
Laten we de impact van machine learning op het gebied van excellentie in het onderwijs onderzoeken.
Aangepast onderwijs
Aangepast onderwijs is het tegenovergestelde van de one-size-fits-all methodologie of filosofie. Het houdt rekening met de geschiktheid van de individuele student, de leersnelheid, de achtergrond, de respons en andere variabelen. Het verwerkt de gegevens in realtime en geeft feedback aan de docent, zodat de docent onmiddellijk de aandacht van de student of een slechte reactie kan herkennen en corrigerende maatregelen kan nemen. Dit kan mogelijk de participatie van studenten en, in het proces, de algemene resultaten verbeteren. Machine learning zal de concepten kunnen verklaren en de doelen voor individuele studenten kunnen bepalen. Anderzijds zullen leraren kunnen volgen of de studenten de concepten wel of niet kunnen verwerken. Op basis van die feedback kunnen docenten de methodologie, het curriculum of de onderwerpen dienovereenkomstig wijzigen of aanpassen. En het resultaat is nauwkeuriger en gerichter voor individuen. Eenvoudig gezegd voert machine learning de analyses uit op basis van individuele studentgegevens en maakt het besluitvormingsproces automatisch en uniform.
