机器学习如何辅助教育

Posted 2021-04-27 走进ITinEd

   在我们前面的文章中，已经向大家介绍了人工智能，机器学习和深度学习的概念以及这三者之间的关系，那么机器学习作为人工智能学科的一类，在我们的教育上有着什么样的应用和前景呢？接下来就随小编一起来看一看吧！

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机器学习的概念及基本模型

通过我们前面的文章我们可以了解到，机器学习就是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科, 即研究的是如何使机器通过识别和利用现有知识来获取新知识和新技能。下图是机器学习的基本模型。

其中环境指的是外部信息的来源，可以为学习提供信息，学习是指通过对外部环境的搜索, 然后经过分析、综合、类比、归纳等思维过程获得知识, 并将这些知识存入知识库，同时在存储时需要按照一定的组织执行。另外, 从执行到学习有一个反馈信息, 学习将根据反馈信息决定是否要从环境中索取进一步的信息进行学习, 以修改完善知识库中的知识。

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机器学习辅助教育

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评估与评测

机器学习技术可以对大量的学生学习行为数据进行处理，从学生的交互轨迹中评测和比较学生的学习行为。相比之前的测验对学生进行评估，机器学习技术可对学习过程中学生所花费的时间、参与度、理解程度以及知识偏好等相关数据进行分析，客观地评价学生的学习积极性。

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预测与分析

机器学习技术可以对教育数据进行深度挖掘，通过对学生各个方面的数据进行分析，研究出学生的学习模式，及时地对课程内容和教学模式进行实时调整，从而优化教育教学。同时，还能对教学模式所取得的效果进行预测分析。在不同的阶段教师所利用的教学资源，教学模式会产生不同的效果，可以通过对学生学习数据的挖掘分析，就可提供更多的信息服务教师之后的工作开展。

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个性化教育

个性化学习是指优化学习步调和教学方法来满足每位学习者需求的教学。机器学习能够结合学生的知识、行为和情绪等有效地支持个性化自适应学习平台的构建。通过机器学习的聚类算法和关联规则算法可以实现学生的兴趣课程推荐，对每个学生的知识进行建模和跟踪, 支持生成形成性评价, 为学习者推荐自适应的课程和资源。

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总结

机器学习是人工智能的核心，如今机器学习技术已经在多个领域包括我们的教育领域取得了很大的成功，通过对神经网络、基于统计的学习、归纳逻辑编程与数据挖掘等机器学习技术的应用，我们正在逐步实现智能教育，利用机器学习辅助教育教学，不断创新教学模式，提高教育教学的水平。

参考文献：

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[2]张晓芳,张磊.论机器学习及其在教育中的应用[J].信息与电脑(理论版),2015(24):165-166+173.

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[4]张仁敏.人工智能视域下机器学习的教育应用与创新探索[J].数字通信世界,2019(10):273.

[5]余明华,冯翔,祝智庭.人工智能视域下机器学习的教育应用与创新探索[J].远程教育杂志,2017,35(03):11-21.

策划|GET团队

图片|蔡旭敏

文案|蔡旭敏

排版|蔡旭敏

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