Öğrenme Sistemlerinde Yapay Zekanın Geleceği

08-08-2017

                      Öğrenme Sistemlerinde Yapay Zekanın Geleceği
 
 
 
    Yapay Zeka (AI), çevresini analiz edebilen ve akıllı seçimler yapabilen akıllı yazılım tasarlamak içindir. İşte e-Öğrenimde Yapay Zekanın geleceği ile ilgili bazı düşünceler.
 

1.Yapay Zeka e-Öğrenimde
Fütüristler, robotların bize karşı doğduğu bir kıyamet senaryosu öngörüyor. Ancak Yapay Zeka ve robotlar aynı şey değildir ve Yapay Zeka yazılımı sessizce hayatımızın birçok yönüne sızmıştır. Yapay Zeka, bilgisayar oyunlarında ve paralel parkta bize yardımcı olan yazılımlarda kullanılmaktadır. Yapay Zeka, çevresini analiz edebilen ve çevrimiçi öğrenme için akıllı tercihler yapabilen akıllı yazılım tasarımı ile ilgilidir. Ancak, e-Öğrenimde Yapay Zekanın geleceği tam olarak ne olabilir?
 

2. Analiz ve Veriler
Bir grandmaster'i yenebilecek satranç programlarının yapımında neyin rol aldığını hayal edin ve Yapay Zekanın neye yetenekli olduğunu görün. Verilere dayalı analizler ve kararlar bir insandan daha hızlı hale getirilir. Yapay Zeka, zaten tıp ve ulaşım üzerinde büyük bir etki yaratıyor ve eğitimde önemli bir rol oynuyor.
 
İnternetin taranması ve çocuklarınızı eğitmek için wi-fi teknolojisini kullanabilen şirin küçük robotlar zaten mevcut. Ancak bu teknolojiler yetişkinleri eğitmek için de kullanılabilir. Belki de geleneksel tuğla-harç kolejlerinde, robotların yakın zamanda profesörlerin yerini alması pek olası değildir. Ancak öğrencinin sanal ortamda olduğu çevrimiçi okullarda şimdi oluyor. Yazılım test etmeyi kolaylaştırırken, çevrimiçi öğrenci gerçekten ne kadar öğreniyor?
 

3. Öğretim Yazılımları Uyarlanabilir

Uyarlamalı öğrenme, önceden programlanmış testler yoluyla değerlendirmede çevrimiçi tecrübenin bir parçası olmuştur. Uyarlamalı öğrenme, kullanıcı yanıtlarına dayalı olarak farklı altprogramlara ayrılan programlar hakkında daha fazla bilgi verir. Gerçek Yapay Zeka yazılımı daha fazlasını yapacaktır. Geçmişte steril problem çözmeye odaklanan matematik gibi mantıklara daha çok uygundu. Doğru cevap, oraya ulaşan herhangi bir işlemden daha önemliydi. Bu tür talimatı ilişkilere, soyut kavramlara ve gerçek dünya kullanımına uydurmanın bir yolunu bulmak gerekiyordu.
 
 
4.Yapay Zeka, iyileştirilmesi gereken alanları vurgular

Bazı yeni Yapay Zeka öğretim yazılımı, öğrencilerin eksik olduğu alanları belirleyebilir ve bu içeriğe odaklanabilir. Gelişmiş sürümler, kaynak materyalden yeni sorunlar üretebilir. Bu çevrimiçi sistemler aslında tipik sınıf müfredatından daha iyi materyal ve daha kapsamlı testler üretir.
 

 5.Yapay Zeka, Dersler değil, sarsıcı deneyimler yaratabilir

Yapay zekada makine öğrenimi basit bir sınavı değil, anlamlı derslere yönelik olmalıdır. Yapay Zeka sistemleri, her öğrencinin ihtiyaçlarını belirleyebilir ve kel olgular yerine yöntem ve nedene odaklanan modeller bulabilir. "AlphaGo, Go oyunu oynamak için Londra'nın Google DeepMind tarafından geliştirilmiş bir yazılımdır. Go, satrançtan daha karmaşık klasik bir strateji oyunudur. AlphaGo, profesyonel bir insan oyuncuyu yenen ilk Go programı oldu. Google'ın AlphaGo programı, iki tür Yapay Zeka teknolojisini kullanır:"
 

Derin sinir ağları, 12 katmanlı bir ağ ağı, kazananını tahmin etmede değerinden mümkün olan en iyi hareketi seçen bir politika ağı temsil eder. Rastgele hareketlerin üretildiği Monte Carlo ağaç araştırması ve ondan gelen oyun için simülasyonlar en etkili belirlemek için analiz edilir.

Bu tür öngörülü mantık ve analiz, öğrencilerin kavram ve problem çözme kavramlarını en üst düzeye çıkaran bir "oyun" a uyarlanabilir. Öğrencilerin meydan okumaları gerekiyor. Bilişsel yük teorisi zihinsel çabanın bir öğrenme deneyimi olduğu fikridir. Yapay Zekayı, nicelenmiş ve kabul görmüş eğitim çalışmalarına uyarlanmış şablonlardan ve konulardan tasarlamak, ölçmek zor olsa da. Yapay zekada öğrenme yöntemleri, bilgi sunma ve jenerik testlerle sınırlı değildir. Eğitimdeki çevrimiçi hizmetlerin yararı, herhangi bir metin kitabının ötesine geçme yeteneğine sahip olmasıdır.

6.Yapay Zeka, e-Öğrenimde: Gelecek        

İnternetteki tüm bilgilere ve Big Data analitiklerine erişim, aslında yeni bir ders planıyla gelmekten daha hızlı ve daha karmaşık bir süreçtir. Eğitimciler sonuçları basitçe veritabanlarına besleme ve Yapay Zeka'nın geçerli kılma veya reddetme kuramları ve algoritmaları geliştirme pozisyonunda bulabilirler. E-Öğrenim söz konusu olduğunda, en iyi eğitmenler gerçekten en iyi yazılım mühendisleri olmak için kaynamaya başlarlar. Yapay Zekaya giriş gelecek eğitimciler için gerekebilir.
Yapay Zekanın yararı, dinamik bir stratejiyi değerlendirme, öğrenme ve benimseme kabiliyetinden gelir. Yapay Zeka, yılan küpü yapbozunun nasıl çözüleceği konusunda çözüm üretebildi ve bir elastikle bağlı 27 veya 64 küp zincirinin 3x3 veya 4x4 küp oluşturmak üzere düzenlendiği mekanik bir oyun. Yapay Zeka, çoğu insanı rahatsız eden sorunları çözer.
 

Mevcut eğitim tekniğinin değerlendirilmesi, bir öğretmenden bire bir talimatın sınıf veya çevrimiçi derslerden daha iyi anlaşılmasına yol açtığını gösteriyor. Ancak her öğrenci için bu her zaman mümkün değildir. Ve e-Öğrenimde Yapay Zeka hala temelde bebeklik dönemindedir. Yapay zekanın geleceği, e-Öğrenmeyi öyle umut verici hale getiren tüm unsurlardan en iyi şekilde yararlanma potansiyelindedir.
 
Mevcut eğitim tekniğinin değerlendirilmesi, bir öğretmenden bire bir talimatın sınıf veya çevrimiçi derslerden daha iyi anlaşılmasına yol açtığını gösteriyor. Ancak her öğrenci için bu her zaman mümkün değildir. Ve e-Öğrenimde Yapay Zeka hala temelde bebeklik dönemindedir. Yapay zekanın geleceği, e-Öğrenmeyi öyle umut verici hale getiren tüm unsurlardan en iyi şekilde yararlanma potansiyelindedir.
 
E-Öğrenmenin en iyi faydalarından biri, öğrencilerin kendi hızda öğrenmelerine ve basit aramalarla ortaya çıkan yeni materyalleri keşfetmelerine olanak sağlamasıdır. Yapay Zeka öğretmenden e-Öğrenme, öğrencilerin derste konuları keşfetmekte özgür olduklarını ve bilgilerini basit basit yanlış cevaplardan ziyade karmaşık senaryolarda test ettiğini gösterir.
 
Bazı araştırmacılar, bir bilgisayarın daha az "ilişkilendirilebilir" olduğunu savunabilir, ancak bir bilgisayarın insan görüntülerini ve seslerini çoğaltma yeteneği, şimdi çocuk oyuncağıdır. Yapay Zeka eğitmenleri daha insan eğitmenlerinden daha adanmış, daha bilgili ve daha az hata eğilimli geliyor. Ve karizmanın sınıf öğretmenleri için ön koşulu olmadığı göz önüne alındığında Yapay Zeka programları daha nispeten daha uyumlu olabilir.

kaynak:http://bit.ly/29h0344
 

Blog Reviews

{{totalComments}} Comment
{{comment.owner.name}}
{{comment.owner.name}}
{{comment.createdAt | date:"dd/MM/yyyy"}}
{{comment.commentData}}