Xwendekarên li çaraliyê cîhanê dikarin ji hêla teknolojiya fêrbûna makîneyê (ML) ve pir baş werin kontrol kirin. Karker îro daxwazek standardek bilind a çavkaniyên eLearning dikin, ku hem maqûl û hem jî înteraktîf in. Rêbertî eLearning pêşkêşker fêrbûnê bi bandor kesane dikin, hewcedariyên fêrbûnê pêşbînî dikin, û bixweber naveroka têkildar û biwext ji xwendekaran re bi karanîna pergalek nasîna nimûne peyda dikin. Werin em bêtir lêkolîn bikin ka teknolojiya ML çawa pêşeroja eLearning çêdike.
ML Dikare Nimûneyên Performansa Xwendekaran Nas Bike
Algorîtmayên ML dikarin werin bikar anîn da ku performansa xwendekaran ku di LMS-ê de hatî tomar kirin bişopînin ku li ser bingeha ku danişînên fêrbûna pêşerojê û mijarên wan dikarin werin pêşve xistin. Bi vî awayî, hewcedariyên rastîn ên fêrbûnê dikarin bêne peyda kirin. Nêzîkatiyek wusa di rewşên wekî mînakî de, 30 şagirtên xwedan jêhatîbûn û ezmûnên cûda yên ku ji bo qursek qeydkirî ne, amûrek e. ML LMS li gorî van şagirtên kesane naverokek xwerû peyda dike û qursê li gorî şiyanên cihêreng ên xwendekaran veguhezîne. Ji ber vê yekê, bi çêkirina hin guheztinan di naveroka fêrbûnê de, xwendekarên zanatir dikarin zûtir pêşde biçin, û xwendekarên kêm zanîn fersendek çêtir distînin ku li ser materyalê fêrbûnê bixebitin û zanîna rast bi dest bixin.
Xwendekaran Motiv bikin
ML dihêle ku xwendekar bi nêzîkatiyek kesane ya hînkirinê zanyariyê bistînin. Bi ML-ê re, xwendekar dikarin li şûna ku bi domdarî li ser heman qursa perwerdehiyê û zêde rawestin li ser kêmasiyên zanîna xwe bisekinin.
Di piraniya rewşan de, dema ku xwendekar dest bi qursekê dikin, ew di gelek beşên nehewce û lal ên bernameya perwerdeyê re derbas dibin. ML vê hêmanê demotîvasyonê yê perwerdehiyê ji holê radike ji ber ku algorîtmayên ku pêşkeftina xwendekaran dişopînin bi bandor dersê safî dike, wan beşên nepêwist ji holê radike.
Ev rê dide xwendekaran ku bi girîngî kêmtir dem li ser perwerdekirin û bidestxistina jêhatîbûnên xwestin û bigihîjin armancên xwe yên perwerdehiyê xerc bikin. Tevhevkirina ML dihêle ku xwendekar vê rastiyê fam bikin ku qurs ji bo bicihanîna kêmasiyên zanîna wan hatî çêkirin û ku dê bi dersên negirêdayî wext winda nebe.
Ew fersendê digirin ku bi rengek çalaktir beşdarî qursê bibin ji ber ku ew dizanin ku qurs bi rastî bersivê dide hewcedariyên wan.
ROI çêtir dike
Ji ber ku ML xwedan potansiyel e ku dirêjahiya qursê bi girîngî kêm bike, ew dihêle ku karmend / xwendekar bala xwe bidin ser karên xwe yên girêdayî kar. Wekî din, ji ber ku hûn dikarin xwe bigihînin pêşkeftina xebatkarên/xwendekarên xwe, hûn dikarin qursên xwe yên serhêl ji bo wan plansaz bikin ku nêzîkatiyek paqijtir hewce dike da ku ew bikaribin çêtir bixebitin.
Bi analîzkirina daneyên ku ji hêla qursên eLearning ve têne hilberandin, hûn dikarin zû mijarên ku xwendekarên we herî zêde bi wan re têdikoşin bibînin. Xwendekar dikarin li ser kêmasiyên zanîna xwe bisekinin ji ber ku algorîtmaya ML dê materyalê qursê rast bike. Ji ber vê yekê, hûn dikarin di materyalên perwerdehiyê de gelek dem û çavkaniyan biparêzin.
Teaching Practices
Bi hatina sepanên konfêransa vîdyoyê û sepanên mesajê yên mîna Skype, metodolojiya perwerdehiya virtual ya kesane jî populer bû. Dersên muzîkê, rêveberiya projeyê, nîqaşa endezyariyê, hîndariya akademîk îro ji ber perwerdehiya serhêl gengaz in.
Ji bo bicihanîna hewcedariyên perwerdehiyê yên cihêreng û ji bo pêşvebirina pergalek fêrbûnê ya bi bandortir, ders dikarin bi dersxaneyên cihêreng ên ku di nav sînorên erdnîgarî yên berfireh de belav bûne ve werin girêdan. Pêşkêşvanên pêşeng ên eLearning bikar tînin nivîsbarên nivîsandinê pêşxistina sepanên multimedia ji bo manîpulekirina tiştên multimedia.
Di qada perwerdehiyê de, ML û qadên din ên pêşveçûnên îstîxbarata sûnî dê rolek girîng bilîzin. Pêvajoya zimanê xwezayî û algorîtmayên ML tenê destpêka vê veguherîna teknolojîk e.
Thoughts Final
ML, gava ku di nav pergalên e-learning de tê destnîşan kirin, dikare bidestxistina zanîna xwendekar-navend û hêja hêsan bike. Pêşxistina platformek eLearning-a xwerû ya bi ML re dikare performansa xwendekar / xebatkarên we bi girîngî zêde bike. Digel vê yekê, ew ê wextê têra xwe bistînin da ku karên xwe yên têkildar bi rengek bikêrhatî pêk bînin.
