cedat logo cedat logo

What's new

Come evolverà l’istruzione nell’era dell’Intelligenza Artificiale?

Giugno 14, 2022

In che modo il Machine Learning può migliorare il futuro dell’istruzione? Nel settore dell’istruzione il Machine Learning e l’intelligenza artificiale sono molto utili e possono migliorare con successo i processi di insegnamento e apprendimento. Il machine learning nell’istruzione consente di offrire a ogni studente un’esperienza educativa personalizzata, guidandolo nell’apprendimento, e consentendogli di seguire il ritmo più idoneo alle sue potenzialità e inclinazioni.

 

La didattica a distanza nel periodo pandemico ci ha mostrato come gli studenti abbiano bisogno di soluzioni e competenze tecnologiche, sia in emergenza che per le attività di routine, ma anche di tutoring, metodo valutativo e affettività che solo il confronto con altri umani possono garantire.

Ciò che invece è richiesto alla ricerca e alle politiche educative è di interrogarsi su come l’Intelligenza Artificiale possa favorire l’apprendimento umano e fare in modo che siano gli educatori stessi a guidare la trasformazione, rivolgendo richieste alle aziende tecnologiche.

Ci sono già software adottati da alcune scuole e università che utilizzano l’intelligenza artificiale sia per aumentare l’accessibilità dei contenuti – sottotitolazione dei video, trascrizione delle lezioni, traduzione automatica – che per aumentare le possibilità di apprendimento e di definizione della didattica.

Adaptive Learning

L’apprendimento adattivo analizza le prestazioni dello studente in tempo reale e modifica i metodi di insegnamento e il programma di studio sulla base di questi dati. Aiuta ad avere un coinvolgimento personalizzato e cerca di adattarsi all’individuo per una migliore istruzione.

Il software aiuta a suggerire il percorso di apprendimento per lo studente che meglio soddisfa i suoi bisogni formativi, oltre a suggerimenti sui materiali e su altre metodologie di apprendimento.

Apprendimento automatico 

L’apprendimento automatico esegue l’analisi in base ai dati dei singoli studenti e rende il processo decisionale automatico migliorando l’organizzazione e la gestione dei contenuti e dei programmi di studio. Aiuta a suddividere il lavoro e a capire il potenziale di ognuno, individuando quale lavoro è più adatto per l’insegnante e quale funziona per lo studente. 

Aumenta anche l’efficienza degli insegnanti, supportandoli nei compiti come la gestione della classe, la programmazione, ecc. In questo modo, gli insegnanti sono liberi di concentrarsi sui progetti che non possono essere svolti dall’intelligenza artificiale e che richiedono il tocco umano.

Analisi dell’apprendimento

Molte volte capita che gli studenti non riescano a comprendere correttamente le nozioni e i concetti fondamentali. Con l’analisi dell’apprendimento, l’insegnante può ottenere una visione dei dati ed eseguire approfondimenti altrimenti impossibili. Può analizzare milioni di contenuti, interpretarli e poi fare collegamenti e conclusioni. Questo può avere un impatto positivo sul processo di insegnamento e apprendimento.

Inoltre, l’analisi dell’apprendimento suggerisce i percorsi che lo studente dovrebbe seguire. Gli studenti possono trarre beneficio ricevendo da questo tipo di software suggerimenti sui materiali e su altre metodologie di apprendimento.

Analisi predittiva

L’analisi predittiva nel campo dell’istruzione consiste nel conoscere la predisposizione mentale e le esigenze degli studenti. Aiuta a individuare carenze e risultati insoddisfacenti che lo studente potrebbe avere in futuro. Ad esempio, con i test di classe e i risultati semestrali, si può capire quali studenti avranno un buon rendimento all’esame e quali invece avranno difficoltà. Questo aiuta il corpo docente e i genitori a stare allerta e a prendere le misure adeguate.   

Valutare le valutazioni

Il Machine Learning sotto forma di intelligenza artificiale può essere utilizzato per valutare i compiti e gli esami degli studenti in modo più accurato di quanto possa fare un essere umano. Anche se è necessario un certo input da parte dell’uomo. Tuttavia, i software garantiscono validità e affidabilità maggiori, in quanto vi è una bassa possibilità di errore.

Ci vorrà un po’ di tempo prima che a scuola e nelle università si utilizzi il Machine Learning su larga scala. Ma quando avverrà, in poco tempo sarà in grado di rivoluzionare il settore dell’istruzione.

—————————————————————————————————

How will education evolve in the era of Artificial Intelligence?

How can Machine Learning improve the future of education? In the education sector, Machine Learning and Artificial Intelligence are very useful and can successfully improve teaching and learning processes. Machine learning in education makes it possible to offer each student a personalized educational experience, guiding them in learning, and allowing them to follow the pace that best suits their potential and inclinations.

Distance teaching in the pandemic period has shown us how students need technological solutions and skills, both in emergencies and for routine activities, but also tutoring, evaluation method and affectivity that only the comparison with other humans can guarantee.

Instead, what is required of research and educational policies is to question how Artificial Intelligence can foster human learning and ensure that educators themselves lead the transformation, addressing requests to technology companies.

There are already software adopted by some schools and universities that use artificial intelligence both to increase the accessibility of content – subtitling of videos, transcription of lessons, automatic translation – and to increase the possibilities of learning and definition of teaching.

Adaptive Learning

Adaptive learning analyzes student performance in real time and modifies teaching methods and curriculum based on this data. It helps to have personalized engagement and tries to adapt to the individual for better education.

The software helps to suggest the learning path for the learner that best meets their learning needs, as well as suggestions on materials and other learning methodologies.

Machine Learning 

Machine learning performs analytics based on individual student data and makes decision making automatic by improving the organization and management of curriculums and content. It helps to divide the work and to understand the potential of each, identifying which job is best suited for the teacher and which works for the student.

It also increases the efficiency of teachers, supporting them in tasks such as classroom management, scheduling, etc. This way, teachers are free to focus on projects that cannot be done by artificial intelligence and that require human touch.

Learning Analytics

Many times it happens that students fail to correctly understand the fundamental notions and concepts. With learning analytics, the teacher can gain insight into the data and perform insights that would otherwise be impossible. You can analyze millions of contents, interpret them and then make connections and conclusions. This can have a positive impact on the teaching and learning process.

Furthermore, the learning analysis suggests the paths that the learner should follow. Students can benefit from receiving suggestions on materials and other learning methodologies from this type of software.

Predictive analytics

Predictive analytics in education is about knowing the mindset and needs of students. It helps to identify shortcomings and unsatisfactory results that the student may have in the future. For example, with class tests and semester results, you can figure out which students will perform well on the exam and which ones will have difficulty.This helps faculty and parents to stay alert and take appropriate measures.

Evaluate the ratings

Machine learning in the form of artificial intelligence can be used to evaluate students’ homework and exams more accurately than a human can. Although some human input is required. However, software guarantees greater validity and reliability, as there is a low possibility of error.

It will take some time before machine learning is used on a large scale in the education sector. But when it does, it will soon be able to revolutionize the education sector.