แมชชีนเลิร์นนิงมีผลกระทบต่อการศึกษาอย่างไร

Krynica Drake ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีการศึกษาที่ Atlanta Public Schools เชื่อในศักยภาพของแมชชีนเลิร์นนิงในการศึกษา แต่ยอมรับว่าบางครั้งอาจทำให้ไม่สงบ 

“มันดูน่ากลัวนิดหน่อยเพราะมันเกือบจะเหมือนกับว่า 'โอเค ทำไมเครื่องนี้ถึงรู้ในสมองของฉันถึงรู้ว่าจะเกิดอะไรขึ้นต่อไปเมื่อฉันต้องการมัน'” Drake กล่าว

การเรียนรู้ด้วยเครื่องเป็นสาขาหนึ่งของ AI (ปัญญาประดิษฐ์) ที่เกี่ยวข้องกับระบบคอมพิวเตอร์ที่สามารถเรียนรู้และปรับตัวได้ด้วยตนเอง แม้ว่าเรื่องตลกเกี่ยวกับศักยภาพของภาพยนตร์ไซไฟที่ไม่ดีของเทคโนโลยีเป็นเรื่องสนุก แต่ก็สามารถช่วยนักการศึกษาและนักเรียนได้อย่างจริงจัง 

“นักการศึกษากำลังใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อระบุนักเรียนที่ต้องการการสนับสนุนก่อนหน้านี้และดำเนินการเพื่อปรับปรุงความสำเร็จและการรักษา” Kim Majerus รองประธานฝ่ายการศึกษาภาครัฐของสหรัฐฯ รัฐ และรัฐบาลท้องถิ่นที่ Amazon Web Services เขียนในอีเมล “แมชชีนเลิร์นนิงยังขยายการเข้าถึงและผลกระทบของเนื้อหาการเรียนรู้ออนไลน์ผ่านการแปล การถอดความ การแปลงข้อความเป็นคำพูด และการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ” 

ข้อมูลที่รวบรวมผ่านแมชชีนเลิร์นนิงยังช่วยแจ้งการตัดสินใจด้านการศึกษาที่เกี่ยวข้องกับประสิทธิภาพการดำเนินงาน การรักษานักศึกษาและการสำเร็จการศึกษา และการลดต้นทุน 

เช่นเดียวกับเทคโนโลยีอื่นๆ แอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อการศึกษาได้รับการออกแบบมาเพื่อประหยัดเวลาของครูและนักเรียน ไม่ใช่มาแทนที่การเชื่อมต่อระหว่างครูกับนักเรียน "วิธีที่ดีที่สุดคือใช้เพื่อเสริมและสนับสนุนนักการศึกษา และช่วยให้พวกเขาใช้เวลามากขึ้นในการทำสิ่งที่พวกเขาทำได้ดีที่สุด นั่นคือการมีปฏิสัมพันธ์กับนักเรียนของพวกเขา และใช้เวลาน้อยลงในการทำงานอื่นๆ ที่มีความสำคัญน้อยกว่า" Majerus กล่าว 

New Horizons — และความร่วมมือ 

แมชชีนเลิร์นนิงในการศึกษาเพิ่งได้รับการปรับปรุงเมื่อ Discovery Education ประกาศว่าได้ปรับปรุงแพลตฟอร์มการเรียนรู้ K-12 ด้วยความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องของ Amazon Web Services (AWS) ผ่าน Amazon Personalize ซึ่งช่วยให้ลูกค้า AWS สร้างแอปที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง 

แมชชีนเลิร์นนิงจะช่วยให้นักการศึกษาใช้แพลตฟอร์มการศึกษาของ Discovery โดยกลั่นกรองแหล่งข้อมูลที่มีอยู่และให้คำแนะนำเนื้อหาส่วนบุคคลตามระดับชั้นที่สอน เนื้อหา และทรัพยากรที่ผู้ใช้แสดงความสนใจก่อนหน้านี้ คำแนะนำจะดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปในขณะที่โปรแกรมปรับให้เข้ากับพฤติกรรมและความต้องการเฉพาะของแต่ละคน 

“Discovery Education ใช้ข้อมูลที่ติดตามการคลิกของผู้ใช้ – ทำเครื่องหมายบันทึกเมื่อผู้ใช้ที่กำหนด

โต้ตอบกับเนื้อหาเฉพาะ ตลอดจนประเภทเหตุการณ์ เช่น การดู

กำลังดาวน์โหลดหรือแชร์” Majerus กล่าว “สิ่งนี้ช่วยให้แพลตฟอร์มของ Discovery Education สามารถวิเคราะห์ข้อมูลในวงกว้างเกี่ยวกับวิธีที่ผู้เข้าร่วมแต่ละคนนำทางผ่านและโต้ตอบกับแหล่งข้อมูล โดยระบุรูปแบบพฤติกรรม” 

แม้ว่า Discovery จะเสนอคำแนะนำเนื้อหาแก่นักการศึกษาเสมอ แต่อัลกอริทึมที่พวกเขาเคยใช้มีแนวโน้มที่จะเป็นแบบเป็นโปรแกรมมากกว่า

“เรารู้ว่าคุณเป็นครูสอนวิทยาศาสตร์ ดังนั้น 'นี่คือเนื้อหาทางวิทยาศาสตร์บางส่วน'” Pete Weir หัวหน้าเจ้าหน้าที่ฝ่ายผลิตภัณฑ์ของ Discovery Education กล่าว “เครื่องสามารถอนุมานได้ว่าครูวิทยาศาสตร์อาจสนใจในการสร้างความแตกต่างเช่นกัน ดังนั้นเครื่องจะทำงานได้ดีขึ้นและดีขึ้นในการค้นหาหัวข้อประเภทเสริมเหล่านั้น” 

เขาเสริมว่า "สิ่งที่เราพยายามทำคือให้ครูใช้เวลากับนักเรียนมากขึ้น ใช้เวลาค้นหาเนื้อหาน้อยลง" 

อนาคตของแมชชีนเลิร์นนิงในการศึกษา  

แม้ว่าแมชชีนเลิร์นนิงจะใช้กันอย่างแพร่หลายในแอพเพื่อการศึกษา แต่เทคโนโลยีและการใช้งานยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง 

“สำหรับเรา เรารู้สึกว่าเราเพิ่งอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการใช้แมชชีนเลิร์นนิง” Weir กล่าว “เป้าหมายสุดท้ายของเราคือการใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อให้ตรงกับสิ่งที่เรารู้เกี่ยวกับนักการศึกษาของเรา สิ่งที่เรารู้เกี่ยวกับนักเรียนของเรา และวิธีการใช้งานแพลตฟอร์มของเรา และให้คำแนะนำที่ดีขึ้นและเป็นส่วนตัวมากขึ้น ” 

นอกเหนือจากแพลตฟอร์มของ Discovery แล้ว Drake ยังแนะนำแอปการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น Immersive Reader ของ Microsoft Education และ ความคืบหน้าในการอ่านซึ่งเป็นเครื่องมือภายใน Microsoft Teams ที่ช่วยให้นักเรียนบันทึกตนเองว่าอ่านข้อความแล้วประเมินว่าพวกเขาอ่านได้ดีเพียงใด หรือมีปัญหากับคำใดบ้าง 

ในที่สุด เครื่องมือทั้งหมดเหล่านี้ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อให้นักเรียนใช้โดยลำพัง “คุณยังต้องเป็นครู” Drake กล่าว 

ที่มา: https://www.techlearning.com/news/how-machine-learning-is-having-an-impact-on-education