高等教育中的人工智能应用

[shuklarani621]

《华尔街日报》在一篇文章中称，“大学挖掘申请者的数据”，该文章介绍了一些大学如何利用人工智能和机器学习来确定未来学生对其学校的兴趣程度。个人“表现出的兴趣”是根据他们与大学网站、社交媒体帖子和电子邮件的互动推断出来的。每个学生的数千个数据点被用于评估入学申请。

上述案例中机器学习的应用是其机构用途的典型例子。其他用途延伸到学生支持，例如根据具有类似数据资料的学生过去的表现，对课程和职业道路提出建议。传统上这是职业服务官员或指导顾问的角色，基于数据的推荐服务可以说为学生提供了更好的解决方案。

通过使用预测分析及其识别面临失败或辍学风险的学生的潜力，学生支持得到了进一步提升。传统上，机构会依靠出勤率或 GPA 下降的迹象 阿根廷电话号码数据 来评估学生是否有风险。人工智能系统可以分析学生数据资料的更细粒度模式。实时监控学生的风险可以及时有效地采取行动。



人工智能有能力帮助学生调整学习进度和进步。一些教育软件系统会分析学生的数据，以评估他们的进步并根据他们的技能提出建议。University 20.35旨在培养商业领袖和数字世界的未来人才，它推出了第一个利用人工智能通过跟踪数字技能概况来创建个人教育轨迹的大学模式。

在斯塔福德郡大学，他们有一个名为 Beacon 的聊天机器人——很乐意帮助学生解答任何疑问。

通过收集学生的教育和职业背景大数据，结合学生的数字足迹，智能机器可以建议最佳的发展路径。每个学生在任何时候都可以根据考虑到他们的数字足迹、其他学生的数字足迹和他们可用的教育内容的建议，决定下一步的教育步骤。

由此产生的定制学习材料为有效学习奠定了坚实的基础，并节省了浪费在无关材料上的时间。在制定推荐的教育轨迹的同时，每个学生的数字孪生也在建立。换句话说，物理资产（学生的数据资料）的数字复制品代表了学生的实时发展。基于个人的数字足迹以及一些生物数据，个人数据的表示可以帮助识别知识差距、健忘和磨练优势。

团队合作和小组项目是大学的重要评估策略，可以培养学生分享不同观点并相互负责——这是职场上高度需要的技能。人工智能在大学小组项目中的应用被低估和未得到充分利用。通过配置机器学习模型以考虑每个参与者的个人资料，可以提出建议以创建最高效的团队，从而产生最佳结果。