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機器人給學(xué)習(xí)帶來新高度
發(fā)表時間:2017-11-21 1:55:29

誰會想到,自動駕駛汽車的故事竟然會成真,甚至機器學(xué)習(xí)算法能夠帶動計算機與人類交流、駕駛汽車、玩游戲,也可以做人類無法做到的事情。數(shù)學(xué)算法驅(qū)動的機器學(xué)習(xí)以及科學(xué)創(chuàng)新已經(jīng)成為我們生活的重要組成部分。例如,谷歌應(yīng)用概率算法自動糾正拼寫錯誤的單詞,這一動作應(yīng)用了機器學(xué)習(xí)的原理。機器學(xué)習(xí)對數(shù)百萬其他用戶積累所組成的搜索數(shù)據(jù)庫進行比對,從而預(yù)測我們準備使用的單詞。


隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,機器學(xué)習(xí)也即將成為高等教育的新機會,有望能夠從各個層面實現(xiàn)教育的個性化 。它讀取并識別數(shù)據(jù)模式,從而提出可以進行數(shù)據(jù)驅(qū)動預(yù)測與決策的算法。我們在計算機中輸入的數(shù)據(jù)越多,算法就變得越智能,從而能夠充分利用統(tǒng)計模式識別的各個領(lǐng)域。

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如今,機器學(xué)習(xí)在教育領(lǐng)域發(fā)揮著至關(guān)重要的作用,因而從許多方面提高了正規(guī)和非正規(guī)課程的質(zhì)量。教育工作者已經(jīng)見證了這點。隨著機器學(xué)習(xí)的整合,教育和教學(xué)效率都有所提高,同時為教師和學(xué)生提供了可定制的學(xué)習(xí)體驗。


因此,高等教育機構(gòu)應(yīng)該充分挖掘機器學(xué)習(xí)的各種潛能,并在各個層面上取得成功。


身份認證與權(quán)限問題

隨著人們對隱私問題的日益擔(dān)憂,他們認為數(shù)據(jù)是個性化教育的關(guān)鍵,而且這種訪問應(yīng)基于身份差別,并呼吁政策制定者關(guān)注個性化以及隱私問題。

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機器學(xué)習(xí)可以幫助機構(gòu)利用邏輯分析對用戶的個人資料進行識別,并為他們提供所需的訪問權(quán)限,從而讓他們根據(jù)自己的等級登錄相應(yīng)不同的系統(tǒng)。為防止可疑行為或未經(jīng)授權(quán)的訪問行為發(fā)生,機器學(xué)習(xí)會在身份驗證的過程中觸發(fā)附加條件,以確保不會發(fā)生任何網(wǎng)絡(luò)攻擊事件。


自定義工作流程管理

對高等教育機構(gòu)來說,通過分析以往的數(shù)據(jù)來提高學(xué)生的學(xué)業(yè)成功率和管理效率是非常重要的。機器學(xué)習(xí)通過研究學(xué)生類型以了解風(fēng)險水平,有助于建立消耗動力的預(yù)測模型,幫助機構(gòu)減少人員流失以及提高學(xué)生的保有率。它還可以幫助機構(gòu)利用算法學(xué)習(xí)對歷史數(shù)據(jù)進行分析,進而預(yù)測以解決問題,并更加輕而易舉地對請求分類以及路線問題進行改進。

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做出明智的決定

數(shù)據(jù)分析可以幫助組織機構(gòu)解鎖歷史數(shù)據(jù),并幫助他們對真正的戰(zhàn)略性問題進行解答,從而做出明智的決定。根據(jù)這些數(shù)據(jù),組織機構(gòu)可以對構(gòu)建新流程所涉及的相關(guān)風(fēng)險、結(jié)果和成本進行評估,并做出決策,從而推動用戶參與。

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機器學(xué)習(xí)為組織機構(gòu)提供直觀的商業(yè)智能儀表盤,從而對趨勢發(fā)展、關(guān)鍵績效指標進行跟蹤分析,同時提高學(xué)生的留存率。


對學(xué)生表現(xiàn)進行評估

組織機構(gòu)應(yīng)該對學(xué)生的表現(xiàn)進行分析評估,以幫助他們提升并為他們提供更好的學(xué)習(xí)環(huán)境。

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機器學(xué)習(xí)可以根據(jù)學(xué)生目前的學(xué)術(shù)記錄進行評估,從而預(yù)測某個學(xué)生未來的發(fā)展狀況。歷史數(shù)據(jù)能夠幫助組織機構(gòu)分析并監(jiān)測學(xué)生的進步狀況。這也提醒學(xué)生要解決自身可能面臨的任何問題和挑戰(zhàn),或者確保他們可以得到自身所需要的所有幫助。


入學(xué)管理

對于學(xué)生來說,整個錄取過程可能是很壓抑的。從他們申請大學(xué)的那天起,到他們報名參加課程的那天,機器學(xué)習(xí)都可以對學(xué)生行為進行研究。研究內(nèi)容包括,分析他們作出的選擇背后所隱藏的邏輯。


大學(xué)機構(gòu)主要采用兩種機器學(xué)習(xí)的預(yù)測算法,即線性回歸和邏輯回歸,根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)成績以及評語對錄取過程中出現(xiàn)的一些行為進行記錄,從而使得整個大學(xué)錄取過程無縫銜接。

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教育比以往任何時候都發(fā)展的要快。為了使學(xué)生同步成長,教育行業(yè)有必要提供完善的成長環(huán)境。機器學(xué)習(xí)可以幫助組織機構(gòu)利用學(xué)習(xí)分析以及算法來建立對學(xué)生知識的數(shù)據(jù)統(tǒng)計模型。高等教育是時候涉足機器學(xué)習(xí),將其作為一項重要的業(yè)務(wù)功能,并且轉(zhuǎn)變其經(jīng)營輸出模式。