Do đại dịch COVID-19, một hình thức giáo dục mới được gọi là e-learning đã xuất hiện và vẫn đang ngày càng phổ biến. Hệ thống EdTech cho phép mọi người sử dụng Internet để truy cập các nguồn tài nguyên giáo dục, giao tiếp với các giảng viên có kinh nghiệm và lấy bằng cấp chính thức. Hơn nữa, những tiến bộ kỹ thuật đang biến e-learning thành một môi trường học tập thoải mái hơn. Ngày nay, người dùng học trong các lớp học online được trang bị bảng tương tác, không gian làm việc chung, phần mềm theo dõi tiến độ, cũng như các công cụ cộng tác và giảng dạy khác. Trong số các công nghệ khác nhau để cung cấp sức mạnh cho E-learning và làm cho nó thân thiện hơn với người dùng, sẽ là thiếu sót nếu không đề cập đến Machine Learning – Học máy. Để biết thêm chi tiết về các lợi ích và trường hợp sử dụng của Machine Learning trong Giáo dục Trực tuyến, hãy xem bài viết dưới đây!

1. Machine Learning là gì? Các loại Machine Learning trong giáo dục trực tuyến

Machine Learning là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính, tập trung vào việc sử dụng dữ liệu và thuật toán để bắt chước cách con người học, dần dần cải thiện độ chính xác của nó. Các thuật toán được đào tạo để tạo ra các phân loại hoặc dự đoán bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê, tiết lộ những hiểu biết quan trọng về các sáng kiến ​​khai thác dữ liệu. Những thông tin chi tiết này sau đó sẽ giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định hiệu quả, góp phần tăng doanh thu và doanh thu. Thông thường, các phương pháp Học máy được chia thành 3 loại chính, tùy thuộc vào cách chúng tiếp nhận thông tin: Học có giám sát: Trong trường hợp không chắc chắn, học máy có giám sát tạo ra một mô hình đưa ra các dự đoán dựa trên bằng chứng. Sử dụng tập hợp dữ liệu đầu vào đã biết và các phản hồi đã biết đối với dữ liệu, thuật toán học có giám sát đào tạo một mô hình để tạo ra các dự đoán hợp lý cho phản hồi đối với dữ liệu mới (đầu ra). Kết quả là, thuật toán có khả năng đưa ra các quyết định đúng đắn và đưa ra các dự báo chính xác. Học không giám sát: Học không giám sát phân tích và phân cụm các tập dữ liệu không được gắn nhãn bằng cách sử dụng các thuật toán học máy. Không cần sự can thiệp của con người, các thuật toán này phát hiện ra các mẫu hoặc nhóm dữ liệu ẩn. Khả năng phát hiện những điểm tương đồng và khác biệt trong dữ liệu khiến nó trở thành giải pháp lý tưởng để phân tích dữ liệu khám phá, chiến lược bán chéo, phân khúc khách hàng, nhận dạng hình ảnh và mẫu. Nó cũng được sử dụng để giảm số lượng các tính năng trong một mô hình thông qua quá trình giảm kích thước; phân tích thành phần chính (PCA) và phân tích giá trị đơn lẻ (SVD) là hai cách tiếp cận phổ biến cho việc này. Học tập củng cố: Điều này tương tự như phương pháp thử và sai, trong đó máy tìm kiếm các hành động tốt nhất để thực hiện trong một tập hợp các tình huống khác nhau. Nó hiểu cách hành động trong các điều kiện cụ thể, cả trong ngắn hạn và dài hạn, sau khi nhận được kết quả thành công hoặc lỗi.

2. 5 trường hợp sử dụng hàng đầu của học máy trong giáo dục trực tuyến

a. Cung cấp nhiều nội dung học tập điện tử được cá nhân hóa hơn

Một trong những lợi ích của máy học trong giáo dục trực tuyến là khả năng sử dụng nhận dạng mẫu để dự đoán kết quả học tập. Máy học được tích hợp vào học trực tuyến có thể phát hiện các vấn đề của học sinh, nơi họ đang gặp khó khăn, những gì họ cảm thấy khó học, v.v. Sau khi xác định các vấn đề, nó sẽ tự động thực hiện các điều chỉnh bằng cách cung cấp thông tin hữu ích để giúp quá trình tốt hơn. Nếu học sinh có khoảng cách kỹ năng cụ thể, hệ thống sẽ tự động đề xuất nội dung được cá nhân hóa để hỗ trợ người học tiếp thu kiến ​​thức.

b. Phát triển Chatbot

Chatbot Development là một công cụ cần phải có trong bất kỳ dự án phát triển phần mềm nào và nền tảng Elearning cũng không ngoại lệ. Người học có thể có nhiều câu hỏi, và nhân viên có thể không phải lúc nào cũng có thể trả lời ngay lập tức. Tại thời điểm đó, một chatbot có thể hỗ trợ nó. Chatbot, được hỗ trợ bởi AI và Máy học, có thể hỗ trợ người học hoàn thành nhiệm vụ, giải quyết vấn đề hoặc trả lời câu hỏi bất cứ lúc nào, kể cả đêm muộn hoặc ngày nghỉ, mà không cần sự can thiệp của con người. Những người hướng dẫn ảo như vậy không bao giờ cảm thấy mệt mỏi khi hỗ trợ người dùng chỉ bằng cách nhập các quy tắc, trình kích hoạt và sự kiện được xác định trước.

c. Áp dụng chấm điểm thông minh cho giải pháp EdTech của bạn

Đánh giá là cần thiết trong giáo dục để xác định mức độ tiến bộ của học sinh. Học máy trên nền tảng Elearning sẽ đưa ra đánh giá khách quan về kiến ​​thức của học sinh. Họ nhìn vào câu trả lời của học sinh để xem họ hiểu tài liệu đó tốt như thế nào hơn là họ lặp lại nó tốt như thế nào. Ví dụ, nhóm phát triển của SotaTek đã hỗ trợ khách hàng khởi chạy Nền tảng học tập BondLingo, cũng bao gồm một bài kiểm tra trình độ để sinh viên đánh giá sự tiến bộ của họ sau khi xem tất cả các video. Chức năng này cũng có sẵn trong Quizlet, một giải pháp EdTech nổi tiếng. Tùy chọn chấm điểm thông minh của họ không chỉ đơn giản là so sánh câu trả lời của học sinh với câu trả lời đúng được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Thay vào đó, thuật toán phân tích ý nghĩa của những gì được viết và ấn định điểm số công bằng, ngay cả khi câu trả lời được viết lại hoặc có lỗi chính tả hoặc lỗi ngữ pháp nhỏ.

d. Học máy trong giáo dục trực tuyến cải thiện lợi tức đầu tư

Tỷ suất lợi nhuận cao được đảm bảo với học máy. Tại sao? Vì vậy, doanh nghiệp của bạn có thể chi ít tiền hơn để xây dựng khóa đào tạo trực tuyến trong khi vẫn cung cấp hướng dẫn chất lượng cao. Bên cạnh đó, bạn có thể theo dõi sự tiến bộ của người học và các trải nghiệm học tập khác với sự trợ giúp của phân tích dự đoán. Điều này sẽ cho phép bạn sử dụng tài nguyên eLearning của mình vào thời điểm và địa điểm thích hợp.

e. Đề xuất các kỷ luật để học tập

Đó là một tiêu chuẩn mà nhiều sinh viên không chắc chắn về những gì họ nên học, và may mắn thay, Học máy có thể là một giải pháp. Nó sẽ cung cấp lời khuyên không thiên vị dựa trên sở thích, kết quả kiểm tra và điểm số bằng tốt nghiệp của người dùng. Do đó, người dùng có nhiều khả năng lựa chọn chương trình học phù hợp nhất với mình.

3. Áp dụng Machine Learning trong Giáo dục Trực tuyến

Tóm lại, phần mềm phát triển E learning hiện đã trở nên phổ biến hơn, cho phép bất kỳ ai cũng có thể tiếp cận với nền giáo dục đủ tiêu chuẩn cho dù họ ở đâu. Do đó, nhiều tổ chức giáo dục truyền thống đang cố gắng áp dụng các công nghệ tiên tiến nhất, chẳng hạn như Học máy, để cung cấp sức mạnh cho các giải pháp EdTech của họ.