¿Cómo se puede implementar el aprendizaje automático en la enseñanza de idiomas para niños u otras materias importantes?

Las aplicaciones educativas más exitosas facilitarán la comunicación y la colaboración entre estudiantes con intereses similares y habilidades complementarias, y maestros y recursos que sean apropiados para esos estudiantes específicos. Si el aprendizaje automático resulta ser una buena forma de resolver este problema, la respuesta a su pregunta es “mucho”. Los dibujos animados, juegos y otros medios pueden estar involucrados tanto para niños como para adultos, pero a menos que esta función de comunicación / colaboración sea la base del sistema, el potencial del aprendizaje automático (o cualquier otro tipo de tecnología) para mejorar la educación será limitado.

Como Nick Steele señala, Quora es un ejemplo de esto en una forma muy básica, ya que conecta a los alumnos con recursos (es decir, respondedores y preguntas y temas similares), y sugiere conexiones entre alumnos con intereses similares (seguidores / seguidores). Este es un pequeño paso en la dirección correcta, con mucha más personalización y personalización necesarias, así como una capacidad para que el sistema ml se adapte continuamente a las necesidades cambiantes de un estudiante individual a lo largo del tiempo. Probablemente se necesitarán formas de comunicación directa y bidireccional entre los alumnos y los sistemas ml para alcanzar una solución óptima.

Tiene toda la razón, la motivación para adultos y niños no es la misma y la cantidad de esfuerzo necesaria para mantener a los niños interesados ​​y divertidos es mucho mayor.

Sin embargo, este no es un tema nuevo y los educadores se han enfrentado y resuelto con éxito estos problemas, desde hace muchos años.

Busque y busque los sistemas que ya están en su lugar, cuando vea lo que ya existe, se dará cuenta de que no tiene nada que agregar o se dará cuenta de las debilidades y lagunas en las ofertas actuales, y luego sabrá qué para hacer, para llenar estos vacíos.

Puede usar ml para buscar patrones en los datos. Con la idea de transmitir las necesidades de los estudiantes de su comportamiento y calificaciones.

Por ejemplo, recomendar nuevos temas o cursos a los estudiantes en función de los temas en los que hicieron bien en el pasado.