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機械学習は、教育の提供方法を再定義するだけでなく、生徒の質の高い学習を促進する可能性があります。 おそらく、教育における機械学習の役割の最も重要な部分は、カスタマイズされた教育です。 機械学習により、万能の方法論から脱却しています。 機械学習は、個々の学生の行動やその他の要因に基づいてリアルタイムのフィードバックを提供することにより、クラス内でのカスタム教育を提供することを約束します。 これにより、より良い学習の機会が改善されます。 機械学習は、バイアスを除去することにより、評価または評価でも重要な役割を果たします。 （ビッグデータは、教育のトレンドでも大きな役割を果たしています。ビッグデータが教育に革命をもたらす方法で。）
卓越した教育の分野での機械学習の影響を調べてみましょう。
カスタマイズされた教育
カスタマイズされた教育は、万能の方法論または哲学の正反対です。 個々の生徒の適性、学習速度、背景、応答、およびその他の変数を考慮します。 データをリアルタイムで処理し、教師にフィードバックを提供します。これにより、教師は生徒の注意を引くことや反応が悪いことをすぐに認識し、是正措置を講じることができます。 これにより、生徒の参加が改善され、その過程で全体的な結果が改善される可能性があります。 機械学習は概念を説明し、個々の生徒の目標を設定することができます。 一方、教師は、生徒が概念を消化できるかどうかを追跡できます。 そのフィードバックに基づいて、教育者は方法論、カリキュラムまたはトピックを適宜変更または修正できます。 また、結果はより正確で、個人を対象としています。 簡単に言えば、機械学習は個々の学生データに基づいて分析を行い、意思決定プロセスを自動的かつ統一します。
