Süspansiyonları azaltmak için yapay zeka

Yapay zeka (AI) gelecekte, her insana yeteneklerine, zevklerine ve çalışma projeksiyonlarına hangi çalışmaların en uygun olduğunu, bir konuyu askıya alma riski altında olduklarında onları uyarmadan, oluşmadan önce olası bir terk etmeyi tespit etmelerini vb. . İnternet Disiplin Enstitüsü’nün (IN3) Sistemler, Yazılım ve Modeller Araştırma Laboratuarı (SOM Araştırma Laboratuarı) grubundaki bir araştırmacı olan David Bañeres ve eLearn Center’ın (“Tüm bunlar, süspansiyonları ve üniversitenin okulu bırakma oranlarını azaltacaktır”) açıklıyor. eLC), her ikisi de Katalonya Açık Üniversitesi’nden (UOC)

UOC öğrencilerine günün 24 saati hizmet verecek akıllı bir öğretmen geliştirmek üzere bir eLearn Center projesi üzerinde çalışan David Bañeres, “Verilerin akıllıca kullanılması, her kişi için özel bir eğitim sağlayacaktır” diyor. haftanın yedi günü Bu proje, bu çevrimiçi öğrenme araştırma merkezinin önümüzdeki on yıl boyunca UOC’de yapay zekayı uygulamak için tasarladığı Soul University programının bir parçası.

“Son zamanlara kadar üniversiteler, özellikle yüz yüze olanlar arasında yeterli veriye sahip değildi, bu nedenle yapay zekanın uygulanması diğer sektörlerden daha yavaş tanıtılıyor” diyor Bañeres, Yüksek öğrenimde büyük AI zorluklarıyla yüzleşmeye hazırız. Böylece, “ders çalışmayı asla bırakmadığımız” bir dünyada, bu verinin öğrencinin yararı için nasıl kullanılacağını bilmek “akademik kariyeri boyunca kendisine yardımcı olmak için esastır” diye ekliyor.

Öğrenme analitiklerinin üniversite öğrencilerinin notlarını nasıl iyileştirdiği ve okulu terk oranını nasıl düşürdüğüne dair örnekler zaten var. Indiana eyaletindeki Purdue Amerikan Üniversitesi’nde öğretmenlerin öğrenci verilerini yıllarca gerçek zamanlı bildirimler vermek için kullanmalarına izin veriyorlar. Demografik verileri, akademik kayıtları veya öğrenci çabalarını toplayan sistem, öğrencilerin sahip olabileceği akademik sorunları çözmek için yarı otomatik müdahaleler yapmalarına izin verir. Bu projenin uygulanmasından sonra, en yüksek derecelerde bir artış, en düşük düzeyde bir düşüş ve terk edilmesinde çarpıcı bir azalma tespit edildi. Nitekim, mükemmel kaliteler% 13,84’e, geçen kaliteler% 9,38’e ve süspansiyonlar% 9,40’a düşmüştür.

Her öğrenci için özel bir eğitim

Yapay zeka, hangi derslerin öğrencilerin müfredatını tamamladığını, becerilerinin ne olduğunu, sahip oldukları hedeflere ulaşmak için hangi dersleri yapmaları gerektiğini vb. Tahmin etmemize olanak sağlar ve sonuç olarak, «daha kişiselleştirilmiş öğrenim sağlanabilir, Neredeyse her birine özel diyecektim ”diyor Bañeres. Araştırmacıya göre, temel olarak üç düzeyde uygulanacak.

İlk uygulama seviyesi, öğrencinin eğitim seçenekleri hakkında bilgilendirildiğinde başlar. O zaman, profiline ve AI tarafından toplanan diğer öğrencilerin verilerine göre, kendisi için en uygun derecelerin, yüksek lisansın, derslerin, vb. Önerileri alacaktır. İkinci müdahale düzeyi, veri yönetiminin onay için kaç tane ve hangi derslerin çalışılması gerektiğini önermesine izin verdiği kampüste gerçekleşir. Ve son olarak, her bir ders ve derste üçüncü seviye verilir: “Yapay zeka, öğrencilerin konu hakkında sorduğu soruları otomatik olarak cevaplayabilir ve ayrıca, konunun nasıl geliştirildiğine bağlı olarak, aşağıdaki önerileri önerebilir: Çalışmaya yardım et, ”diyor Bañeres.

Buradaki fikir, kişiye her zaman yardım edildiğidir. “Öğretmeniniz” ayrıca, tüm yorumlara ek olarak, “duygusal bir eşlik edebilir veya öğrencinin çalışma saatini planlayabilir” diyor eLearn Merkezindeki Trends Analysis’in yöneticisi Guillem Garcia Brustenga. Bu eğitici “mentor”, öğrenciye akademik yolculuğu boyunca, üniversiteye girdiği ilk idari konulardan, kayıt ve son olarak derecesine kadar eşlik edecek ve yardımcı olacaktır. Ve o zaman bile, “işi” bitmiyor, çünkü öğrenci tekrar çalışmaya karar verinceye kadar “uykuda” kalabilir, hatta müfredatını geliştirmek için yeni bir akademik eğitim önermek için “onunla temasa geçebilir”. yeni çalışma ortamlarına, vs.

Ve hata için hangi marj kaldı? Yapay zeka yanlışsa ne olur? Bañeres, “Onların bir öneri olduğu açıktır ve bu nedenle almak zorundasınız” diyor. Bu çeyreğin, çalışma için daha az zaman harcayacak kişisel bir ilişkiye mi başlayıp başlamadığını, eğer bakacak bir akrabasına sahip olup olmadığını, bilen öğrencidir. “Makineler elbette yanlış olabilir, ancak kişisel ve istatistiksel verilerin toplanmasının akademik olmayan diğer sektörlerde yapıldığı gibi çok doğru önerilerde bulunacağı doğrudur” diye açıklıyor.

Öğretmenim bir chatbot olacak mı?

Araştırmacı “Bu AI’nın nasıl uygulanacağı o kadar önemli değil” diye açıklıyor. «Öneriler bir sanal öğretmen tarafından bir chatbot aracılığıyla yapılırsa, harika. Öğrenci, e-postasında, sosyal ağlarında vb. İletiler ve bildirimler yoluyla daha fazla şey yapmayı seviyorsa ”diye açıklıyor Bañeres. AI uzmanı için, sohbetler “moda” dır, ancak önemli olan şu değil, ancak öğrencinin şüphelerine yönelik mesajlar, tavsiyeler ve cevaplar: “Nasıl geliştiğini göreceğiz. Şu anda chatbot en çok kullanılan formüldür, ancak gelecekte başka hangi seçenekleri icat edeceğimizi bilmiyoruz ».

Önemli olan ve şu anda UOC’nin üzerinde çalıştığı şey, Garcia Brustenga’nın açıkladığı gibi, “öğretmenin asistanı olacak” öğrenciye yardım edecek bir eğitim öğretmeni oluşturulması. “Bunu, cep telefonuna kısa mesaj veya sesli sohbete (Alexa veya Siri gibi) erişen bir uygulama olarak hayal edebiliyoruz” diye ekliyor. Ayrıca her yerde bulunacak, her yerde ve her zaman destek olacak ve “tam bir dersin ötesinde aktif kalabilecek” diyor.