Hola ,
El aprendizaje automático no es nuevo en el campo de la educación. Sistemas como ALEKS y Knewton han existido desde hace algún tiempo. Su objetivo principal es “aprender” del rendimiento de los estudiantes y guiarlos a través de los conceptos en el orden que sería beneficioso para su comprensión (conceptos como el espacio de conocimiento, las redes bayesianas (¡aprendizaje automático!) Forman el núcleo de tales sistemas) .
Estas plataformas ofrecen información personalizada, estadísticas de la clase completa, etc. básicamente como una ayuda para el profesor.
Es posible que queramos describir el estado de los estudiantes como “promedio”, “bueno” o “malo” (conceptos que se modelan mejor a través de la lógica difusa) en un área particular y de esa información podríamos querer saber el posible estado en un concepto para el cual no ha sido probado por qué? para que podamos probarlo en un área en la que es débil. https: //cses.informatik.hu-berli… es un artículo genial que describe las cosas de las que estoy hablando. Esta información está inherentemente en los datos (datos estadísticos obtenidos de otros estudiantes en el sistema) y se puede aprender a través del aprendizaje automático.
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Ha habido mucho trabajo en este dominio, como el sistema de tutoría inteligente, el aprendizaje adaptativo, etc. (más sobre las diferencias en ¿Cuáles son las diferencias entre ITS (sistema de tutoría inteligente) …).
El aprendizaje automático ofrece soluciones pragmáticas muy intuitivas en comparación con las soluciones simplificadas que existían antes y que probablemente revolucionarán el aprendizaje.