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O aprendizado de máquina pode potencialmente redefinir não apenas como a educação é fornecida, mas também promover um aprendizado de qualidade por parte dos alunos. Provavelmente, a parte mais importante do papel do aprendizado de máquina no ensino é o ensino personalizado. Com o aprendizado de máquina, estamos nos afastando da metodologia de tamanho único. O aprendizado de máquina promete oferecer ensino personalizado em sala de aula, fornecendo feedback em tempo real com base no comportamento individual do aluno e em outros fatores. Isso aumenta as chances de um melhor aprendizado. O aprendizado de máquina também desempenha um papel importante nas avaliações, removendo os vieses. (O big data também está desempenhando um grande papel nas tendências da educação. Em Como o big data pode revolucionar a educação.)
Vamos explorar o impacto do aprendizado de máquina no campo da excelência em ensino.
Ensino personalizado
O ensino personalizado é o oposto direto da metodologia ou filosofia de tamanho único. Ele considera a aptidão individual do aluno, velocidade de aprendizado, histórico, resposta e outras variáveis. Ele processa os dados em tempo real e fornece feedback ao professor, para que ele possa reconhecer a atenção do aluno ou a má resposta imediatamente e tomar ações corretivas. Isso pode potencialmente melhorar a participação dos alunos e, no processo, os resultados gerais. O aprendizado de máquina será capaz de explicar os conceitos e definir as metas para cada aluno. Por outro lado, os professores serão capazes de rastrear se os alunos são ou não capazes de digerir os conceitos. Com base nesse feedback, os educadores podem alterar ou modificar a metodologia, currículo ou tópicos de acordo. E, o resultado é mais preciso e direcionado para os indivíduos. Em termos simples, o aprendizado de máquina faz as análises com base nos dados individuais dos alunos e torna o processo de tomada de decisão automático e uniforme.
