采访Premlatha KR博士,博士&PSY工程学院助理教授

Premlatha KR博士是计算机科学与工程系助理教授和负责人 Pandian Saraswathi Yadav Engineering College 在印度塔米尔纳德邦的Sivaganga。

Premlatha KR博士也是委员会成员 AI为教育2019年倡议旨在识别和突出人工智能技术在教育中识别和突出最有益和有益的和有益的和有益的和有益的和有益的和有益的应用的倡议。

在这次采访中,Premlatha博士就如何利用人工智能技术如何利用人工智能技术来解决教育系统中的主要挑战。

这次采访一直是 2019年AI为教育倡议提供。


首先,我要感谢委员会给出这个大机会,以表达我在AI教育领域的看法。 2019年AI教育 是一项很好的倡议,我们很远的方式取得了这项倡议的全部本质。我很高兴为您的一些学生在AI时间杂志中发出一些通知。在我们的学院的AI-Club中,我们在一些正在进行的机器学习项目中使用OpenCV和TensoRFlow技术。由于我们的学生对Chatbots的兴趣,我们计划以更新我们的学院网站的目的为他们开发和致力于它们。
考虑到ai 教育,我想分享我对教学,学习和课堂环境的看法。 

今天教育系统中有哪些主要挑战? AI技术如何帮助解决或减轻它们?

当代教育系统应为学生提供 互动学习,基于活动的练习和实践培训。实现上述事情是这里的主要挑战。我们如何让它到达学生的有效性?解释课堂的理论概念较少使用。使用实时示例的映射将使学生能够容易地理解甚至复杂的概念。每个学生都是独一无二的,在知识,偏好和学习风格方面具有不同的能力。 AI技术在这里进入光线,因为它可以向学生提供自适应学习系统。

例如,在当前的教育系统中,在他们对学习方面满足一些标准之前被拒绝不同的Abled学生。克服这些问题是简单的AI知识,为他们构建特殊模型。例如,AI,剩下的一切都可以帮助建立更多的应用程序,就像视觉上受损。

今天AI在教育中提出的主要机会是什么? 

AI技术在教育中有利于教师和学生有一系列可能性。

教师福利

  • 强大的教师评估数据/方法。
  • 可以定制现有课程。
  • 学校和主题数据的分析。
  • 基于证据的靶向干预方法。
  • 规划课程。
  • 关于类性能的实时分析
  • 减少工作量并提高结果。
  • 不断增长的在线图书馆。

学生侧

  • 为学生持续适应途径。
  • 个性化学习路径。
  • 可操作地洞察每个学生的理解和技能
  • 鼓励家庭学习
  • 学生可以独立学习
  • 学生可以获得最高的教育

教师如何为AI动力教育做准备?

从学术方面来看,基本上,教师需要深入了解学习和教学原则。他们需要确保这些都纳入平台的设计和学习内容。从技术方面来看,教师需要具体的培训,他们需要了解AI教育平台的实施要求。

您认为哪种技术将在未来几年对教育产生最大的影响,为什么?

在即将到来的几年里,以下将产生最大的变化。  

  1. 机器学习可用于: 
    1. 移动学习环境。
    2. 基于代理的教育应用。
    3. 远程学习环境。
    4. 教育社会媒体和社会学习博客。
    5. 教学设计等
  2. 深度学习:
    1. 从图像的文本翻译使用堆叠的神经网络。
    2. 学生的语言识别 - 鉴别语言的方言。
    3. 学习内容/文本生成。
    4. kg /小学生的图像标题生成。
    5. 自动手写生成。
    6. 教学深层学习机器人。
  3. 用于准备学习材料和处理文章的NLP。
  4. opencv监测学生的课堂活动。
  5. 教育聊天禁令 - 作为导师;作为咨询学生的虚拟顾问,查询和反馈收集和教授评估。 

教育系统管理软件应该如何适应AI的出现?

该软件应该能够调整AI技术,而不会影响教育系统的基本主题。 例如,如果软件系统为学生提供书写和语法活动,可以通过调整NLP技术来提高写作/阅读性能。同样,TensoRFlow技术是纤细语法工具的骨干,可以恰好检测学生的响应是否正确。一旦学生完成练习,他们将获得定制的对错误响应的解释。最终,该工具从每个响应中学习,以创建一个专注于每个学生难度领域的个性化计划。 

如果软件系统提供在线学习课程,我们也可以添加设施,以建议下一个课程,即使通过基于学习者的性能的复杂性程度提高了学习内容的复杂程度,以及使用机器学习技术的自动性能评估。

一旦克服,目前的技术限制是什么,可以为教育系统带来大规模改进?

尽管AI在教育领域拥有自己的位置,但在带来完全成熟的AI教育系统之前,需要回答以下问题。

如何在教育中担任教育的影响?

教师可以逮捕AI相关概念吗?

如果这些是自动学习会议,那么教师就有哪些目的?

 AI基于教育系统是否可以完全传达概念? 

尽管如此,有时必须需要教师来用例子动态解释概念,以澄清学生的疑虑,因为系统无法动态响应。虽然,完成了具有大规模数据的模型,但我们仅获得有限的回复。机器无法以他们想要的方式向学生解释概念。学习者可以根据知识水平不同。这些可以容易被教师捕获,而不是机器。即使系统捕获,知识也将仅限于。它将基于相应的特定训练数据来响应。作为一名教师,我们有很多知识,我们可以在日常生活中自发地讲述任何实时示例。但对于机器来说,我们需要养活一切并进行培训。 

一旦我们克服了上述限制,我们就可以使用AI对教育系统带来巨大的改进。

您认为在教育系统中应用AI的最大障碍是什么?

从技术角度来看,AI最大的挑战之一是训练和利用的良好数据和资源。培训模型需要大量数据和非常快速的系统。高性能计算系统很昂贵,这是部署AI所采取的较少动作的原因。

在接下来的5 - 10年里,你在哪里看到AI教育?

人工智能具有以增强的方式管理学习内容和教学大纲的力量,因为它可以评估最好的工作,并且可以使用某些技术良好地理解哪些想法。学生将实现可定制的学习体验。教师可以轻松预测学习者的道路。学校和大学基于学生/教师表现的均衡评估系统。 AI可以以更好的方式在遵循方面带来教育系统的必要变化。

  1. 自适应电子学习
  2. 在线教育系统
  3. 个性化学习
  4. 课程识别的推荐系统
  5. 智能学习内容
  6. 全球学习

当我们带来的AI技术在教育领域的教师和学生中大使,学生将获得更多的福利。总体而言,AI技术有助于我们在最近的未来改善教育领域系统。

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