如何利用机器学习增强在线高等教育应用

人工智能以及数据处理和学习方面的相关电竞赛事竞猜APP已经改变了许多行业, 包括高等教育, 医学研究, 还有医疗保健. 本文主要讨论一个主要元素如何 人工智能， 机器学习 (ML)，一直在如何改变 网上大学课程 工作，以及改变高等教育的大多数其他方面. 教育公司和教育工作者已经开发了广泛的机器学习评分应用程序, 测试, 评价, 和指导. 所有这些功能在在线高等教育中同样重要.  

关于AI(人工智能)和ML的几点说明 

人工智能是一门计算机科学学科，涉及创造能够从经验中学习的软件和机器, 解决问题, 发明, 等等......, 与人工智能相关的任务. 机器学习就是训练程序来识别模式. 机器学习应用程序将使用算法来“训练”软件，使用为此目的创建的数据, 或者是真实世界的数据.  

监督, 无人管理的, 和强化学习是使用机器学习算法的三种标准方法. 在监督学习中, 系统有一组输入(数据点), 图像(例如图像)和一组所需的输出, 所有的标记，以便软件可以找到一个合适的路径，以期望的输出. 在无监督学习中，软件使用未标记的输入数据来创建规则. 强化学习使用反馈来纠正软件，因为它在寻找穿行迷宫的最佳方式, 分类作文答案, 等等.......  

高等教育, 联机或关闭, 给教育带来了一些共同的挑战，也带来了一些独特的挑战. 事实证明，由机器学习支持的人工智能在简化行政工作方面非常有用, 分级, 与评估活动相关 网上大学课程.   

用于问答的聊天机器人 

 回答学生关于考试的问题, 作业, 阅读, 行政琐事可能会变得很耗时. 想象一下，一所大学有2000名在线学生，每人选修一到两门课程. 聊天机器人是对大量查询的部分回答. 这种功能将是有限的. 有一款软件可以挑选出问题中的关键短语，并建议查看链接或文档，这很有帮助, 对一些学生来说. 一个更好的聊天机器人会接受这些一般性的建议，并“学习”这些答案对人们的满意度. 然后，软件可以进行调整，从而提供新的、更好的答案.  

剽窃跳棋 

有些人为了节省时间，会抄袭更多的原始资料. 如果他们不注明出处，他们就是抄袭. 发现这种作弊并不容易，但很重要. A 机器学习 算法可以被“训练”来查找复制其他内容的文本, 尤其是那些在网上随处可见的东西. 这些人工智能驱动的工具正在帮助教授和作者, 同时也为大学生创造了一个稍微公平的在线学习体验.  

分级的文章 

用于评估教学材料，理解课程材料等. 密歇根大学的研究人员创造了M-Write，一个自动分析文本的工具. 这个工具加快了繁重的论文评分过程, 一些非常耗时的东西，对于大班来说是不实用的. 因此, many instructors rely on multiple choice and true-false tests; Those instruments do the job even if they aren’t too instructive for the professor. M-Write可以让教师更深入地了解学生对材料的理解程度, 不需要仔细研究每一篇文章.  

帮助学生成功 

该文本分析示例的逻辑扩展是使用机器学习来查看其他类型的学习, 比如多项选择题测试, 匹配练习, 案例研究. 加州大学圣地亚哥分校的研究人员开发了 智能辅导系统 EdX在线学习平台. 该系统使用机器学习来帮助学生通过测试问题和练习找到通往成功的道路. 然后，智能辅导系统评估学生的表现，并通过辅导调整他们的路径. 类似的系统在任何类型的在线学习途径中都是有用的, 一系列带有实践练习和频繁测试的在线课程.  

这种辅导系统使用的“微评价”策略可以在其他方面帮助学生和教师. 参加测验或完成简单练习的学生可以得到定制的帮助. 教师可以了解课程材料或课程结构可以修改的地方，以改善他们的在线大学课程或他们的面对面教学. 由于时间要求，手工做同样的工作可能是不切实际的. 一个“智能”软件可以省去大部分的人力劳动.  

学生们经常花费过多的时间去寻找信息或资源，可能并不完全知道他们需要什么. 一些教育公司已经找到了以其他方式支持学生学习者的方法, 例如, 通过帮助他们找到所需的资源. 这就是在线学习巨头Course Hero所做的, 因此，学习者可以更容易地浏览他们庞大的资源数据库. 实际上, 他们创建了一个智能搜索引擎，类似于社交媒体公司和在线零售商用来帮助人们找到他们可能喜欢的有趣视频或产品的“推荐引擎”.  

机器学习为改善在线教育提供了许多机会  

机器学习 算法改进了测试, 分级, 以及教育评估，但高等教育却很少受到重视. 有这么多 网上大学课程，机器学习提供了新的机会. 然而，使用这些机器学习的见解来创建或升级软件是一项复杂的任务. 如果您有一个困难的软件开发挑战，我们邀请您 电竞赛事竞猜APP 安排一次关于你的项目的简短谈话.