Жасанды интеллект және болашақтағы білім берудегі әсері
ФотоЖасанды интеллект (AI) өмірдің барлық салаларына еніп, адамзаттың үйрену, үйрету және бір-біріне қарым-қатынас жасау тәсілдерін өзгерту үстінде.
Қазіргі әлемде білім беру процесіне жаңашылдыққа бейімделу тәсілдерін қамтамасыз ете отырып, жасанды интеллектті қолдану білім саласының негізгі бағыттарының біріне айналуда.
AI көмегімен оқытуға бейімдеу әдістері студенттердің өнімділігі, олардың қалауы және білім деңгей сапасын арттырары сөзсіз. Бұл әр оқушының дайындық деңгейіне және ерекше қажеттіліктеріне сәйкес келетін жеке оқу жоспарларын құруға мүмкіндік береді. Мұндай әдістерге бейімделген тестілеу, автоматтандырылған кері байланыс және Оқу материалдары бойынша жекелендірілген ұсыныстар кіреді. Бірнеше сәтті платформалар мен қосымшалар қазірдің өзінде AI көмегімен жеке оқыту әдістерін қолданады. Мысалы, Khan Academy платформасы тестілеу нәтижелері мен студенттің қалауына негізделген жекелендірілген Оқу материалдары мен тапсырмаларды ұсынады. Ал Duolingo қосымшасы шет тілдерін үйрену процесін пайдаланушының жеке қажеттіліктеріне бейімдеу үшін AI алгоритмдерін қолданады.
Бұл мысалдар білім беруде AI қолдану әр оқушының қажеттіліктеріне тиімді бейімделетін, олардың мотивациясы мен үлгерімін арттыратын оқу орталарын құруға қалай ықпал ететінін көрсетеді.
Білім беру Жасанды интеллект тенденциялары мен инновациялары: бағалау мен кері байланысты автоматтандыру
Бағалау және кері байланысты автоматтандыру-бұл Машиналық оқыту алгоритмдері мен деректерді талдау арқылы студенттердің жұмысын бағалау процесін тиімдірек және объективті етуге тырысатын білім берудегі Жасанды интеллект саласы.
Автоматтандырылған бағалау және кері байланыс жүйелеріне шолу:
Автоматтандырылған бағалау жүйелері студенттерге баға қою немесе кері байланыс беру үшін мәтіндерді, мультимедиялық жұмыстарды немесе басқа тапсырмаларды талдайтын жасанды интеллект алгоритмдеріне негізделген. Бұл жүйелер жазбаша жұмыстарды, тестілерді, бағдарламалық кодты және тіпті ауызша жауаптарды бағалау үшін пайдаланылуы мүмкін. Мұндай жүйелердің мысалдарына автоматтандырылған емле мен грамматиканы тексеру, математикалық есептерді автоматты түрде бағалау және сұрақтарға мәтіндік жауаптарды талдау және бағалау жүйелері жатады. Мұндай жүйелердің артықшылықтары және олардың оқыту мен оқу процесінің тиімділігін жақсартуға әсері:
- Тиімділік және жылдамдық: автоматтандырылған бағалау жүйелері оқытушылардың студенттердің жұмысын тексеруге кететін уақытын айтарлықтай қысқартуы мүмкін, бұл оларға оқушылардың оқуы мен дамуына көңіл бөлуге мүмкіндік береді.
- Объективтілік: AI алгоритмдерін қолдану жұмысты бағалаудағы субъективтілікті төмендетуі мүмкін, өйткені бағалаулар алдын-ала белгіленген критерийлер негізінде, адамның көзқарасы мен субъективті қабылдауының әсерінсіз қойылады.
- Кері байланыс беру: автоматтандырылған жүйелер студенттерге жұмыс нәтижелері бойынша жедел кері байланыс бере алады, бұл олардың қателіктерін тезірек түсінуге және дағдыларын жақсартуға көмектеседі.
Жалпы, жасанды интеллектті қолдана отырып, бағалау мен кері байланысты автоматтандыру оқытудың тиімділігін едәуір жақсартады, оқытушылардың уақыт шығындарын азайтады және білім сапасын жақсартады.
Оқу үлгерімін болжау және ұсыныстар
Студенттердің үлгерімін болжау және оларды одан әрі оқыту үшін ұсыныстар беру үшін жасанды интеллектті пайдалану білім беру саласында барған сайын танымал және сұранысқа ие болып келеді. Бұл инновациялар оқу жоспарларын студенттердің жеке қажеттіліктеріне тиімді бейімдеуге және олардың оқу жетістіктерін арттыруға мүмкіндік береді.
Студенттердің үлгерімін болжау үшін AI қолдануды зерттеу:
Жасанды интеллект алгоритмдері болашақ оқу жетістіктерін болжау үшін студенттердің академиялық көрсеткіштері, оқу процессі, әлеуметтік факторлар және тіпті денсаулық деректері сияқты әртүрлі деректерін талдай алады. Бұл оқытушылар мен әкімшілерге оқушылардың үлгерімін оңтайландыру үшін қандай ресурстар мен қолдау көрсету керектігі туралы көбірек ақпараттандырылған шешімдер қабылдауға мүмкіндік береді.
Алгоритмдер мен платформалардың мысалдары:
Студенттердің үлгерімін болжау және олардың оқу жоспарларын оңтайландыру үшін бірнеше алгоритмдер мен платформалар сәтті қолданылды. Мысалы, “brightspace Insights” платформасы әрбір студенттің табысқа жету ықтималдығын болжау және жекелендірілген оқыту және дамыту бойынша ұсыныстар беру үшін деректер аналитикасы мен машиналық оқыту алгоритмдерін пайдаланады. Оқу жоспарларын оңтайландыру және қажет студенттерге қосымша қолдау көрсету үшін оқу үлгерімін болжау алгоритмдері университеттің оқытуды басқару жүйелерінде де қолданылады.
Бұл мысалдар студенттердің үлгерімін болжау үшін жасанды интеллектті қолдану студенттердің жетістікке жету мүмкіндігін арттыру және олардың оқу мақсаттарына жетуіне көмектесу арқылы білім сапасын айтарлықтай жақсарта алатынын көрсетеді.
Қорытындылай келе, білім беру процесінде жасанды интеллектті қолдану тенденциялары мен инновацияларына шолу осы технологияның оқуды өзгерту және студенттердің оқу нәтижелерін жақсарту үшін айтарлықтай әлеуетін көрсетеді. Жекелендірілген оқыту, бағалау және кері байланысты автоматтандыру, сондай - ақ үлгерімді болжау және ұсыныстар-осы инновациялардың барлығы әрбір білім алушының қажеттіліктеріне сәйкес келетін жекелендірілген және тиімді оқу бағдарламаларын жасауға көмектеседі.
Алайда, қол жеткізілген жетістіктерге қарамастан, қиындықтар мен шешілмеген мәселелер қалады. Білім беруде жасанды интеллект технологияларын зерттеуді жалғастыру және дамыту маңызды. Этикалық мәселелерге, алгоритмдердің ашықтығына және барлық білім алушылар үшін жаңа технологияларға тең қолжетімділікті қамтамасыз етуге назар аудару қажет.
Аяулы Мырзахан,
Т.Қ. Жүргенов атындағы Өнер академиясының медиажурналистика мамандығының 2 курс студенті
