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3 aplicaciones del aprendizaje automático en la educación

3 aplicaciones del aprendizaje automático en la educación

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El aprendizaje automático es un elemento de inteligencia artificial (IA) que permite a las máquinas o computadoras aprender de todos los conocimientos previos y tomar decisiones inteligentes. La arquitectura del aprendizaje automático implica recopilar y almacenar una rica colección de información y convertirla en una base de conocimiento estandarizada para varios usos en diferentes campos. Los maestros podrían ahorrar tiempo en sus prácticas fuera del aula en el campo de la educación al concentrarse en el aprendizaje automático.

Analizando material

Al hacer que el contenido sea más actualizado y aplicable a una solicitud exacta, el uso del aprendizaje automático en la educación tiene como objetivo llevar el sector del aprendizaje en línea a una nueva etapa. ¿Cómo? Las tecnologías de aprendizaje automático evalúan el contenido de los cursos en línea y ayudan a evaluar si la calidad del conocimiento presentado cumple con los criterios aplicables. Por otro lado, conocer cómo los usuarios interpretan los datos y comprender lo que se explica. Luego, los usuarios obtienen los datos de acuerdo con sus preferencias y experiencia particulares, y la experiencia de aprendizaje general aumenta dramáticamente.

Aprendizaje personalizado

Esta es la mayor aplicación del aprendizaje automático. Es adaptable y se ocupa de las necesidades individuales. Los estudiantes pueden guiar su propio aprendizaje a través de este sistema educativo. Pueden tener su propia velocidad y decidir qué estudiar y cómo aprender. Pueden seleccionar los temas que les interesan, el instructor del que quieren aprender y el programa que quieren seguir, expectativas y tendencias.

Calificación efectiva

En educación, hay otra aplicación de aprendizaje automático que se ocupa de las calificaciones y la puntuación. Dado que las habilidades de aprendizaje de un gran número de estudiantes se expresan en cada curso en línea, calificarlos se convierte en un desafío. La tecnología ML hace que el proceso de calificación sea un problema de unos segundos. En este contexto, hablamos más de las ciencias exactas. Hay lugares donde los profesores no pueden ser reemplazados por computadoras, pero incluso en tales situaciones, pueden contribuir a mejorar los enfoques actuales de calificación y evaluación.

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