كيف يعمل الذكاء الاصطناعي على تمكين قطاع التعليم؟
بلغت قيمة الذكاء الاصطناعي في سوق التعليم 2.022 مليار دولار أمريكي لعام 2019، ومن المتوقع أن تبلغ قيمة الذكاء الاصطناعي في سوق التعليم في جميع أنحاء العالم 3.68 مليارات دولار أمريكي بحلول عام 2023، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 47 في المئة خلال الفترة المتوقعة من 2018 حتى 2023.
لقد تسلل الذكاء الاصطناعي بالفعل إلى حياتنا على المستوى الفردي، وبحلول عام 2030، سيكون لدى الهند أكبر عدد من الشباب في العالم، حيث عيّن مؤشر (SDG 2019-2020) الذي تم إطلاقه في الفترة الماضية درجة 58 للهند بشأن جودة التعليم.
الإنفاق الحكومي الحالي على التعليم في الهند أقل من 3 % من الناتج المحلي الإجمالي، وتبقى نسبة التلاميذ إلى المعلمين في المدرسة الابتدائية 24: 1، وهي أقل من مثيلتها في البرازيل والصين، علاوة على ذلك، مع التوسع السريع في عدد السكان وتناقص الأصول، لن يكون من الممكن تصور تلبية الطلب على المعلمين.
يستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل كبير التعلم العميق والتعلم الآلي والتحليلات المتقدمة؛ خاصة للتحقق من دورة التعلم للطالب، على سبيل المثال: العلامات المكتسبة وسرعة فرد معين من بين آخرين. لذلك دعونا نلقي نظرة على بعض الطرق التي يغير بها الذكاء الاصطناعي قطاع التعليم.
المساعدون الصوتيون:
التحقق البيومتري:
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتولى المشاركة في المهام التنظيمية التي يقوم بها المعلم، على سبيل المثال: يمكن تقديم التحقق من صحة القياسات الحيوية للطلاب، وإدراجه مع نظام معلومات المنطقة الموحدة للتعليم.
التعلم المخصص:
يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتخصيص التعلم لكل طالب، فمن خلال عمل فكرة التخصيص المفرط التي يتم تمكينها من خلال التعلم الآلي، يُدمج ابتكار الذكاء الاصطناعي لتخطيط ملف تعريف تعليمي مخصص لكل طالب على حدة، ولتخصيص مواد التدريب الخاصة به، والتفكير في طريقة التعلم التي يفضلها الطالب.
تساعد التطبيقات والأطر المختلفة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي الطلاب في الحصول على إجابات فورية ومخصصة، وكذلك في توضيح أسئلتهم الواردة من معلميهم، وللذكاء الاصطناعي أيضًا دور في زيادة الدروس الخصوصية، وتصميم مساعدي المحادثة والتعليم الذين يمكنهم تقديم المساعدة للطلاب في التعليم.
التقدير الآلي:
من خلال مسودة سياسة التعليم الوطنية 2019 في الهند التي تعطي الأولوية للتعلم عبر الإنترنت في خطتها، فإن تقنيات التعلم الآلي، على سبيل المثال، يمكنها استخدام معالجة اللغة الطبيعية في التصنيف الآلي للتقييمات على نطاق واسع على المنصات.