La inteligencia artificial está lista para su uso

La inteligencia artificial está lista para su uso

Los ordenadores han sido utilizados como tutores de aprendizaje desde la década de 1980. Y algunos de ellos ya estaban trabajando con redes neuronales. Las agencias de inteligencia entrenaron a sus analistas para poner a funcionarios militares a sus funcionarios generales. Estos sistemas de aprendizaje de Ia eran caros porque solo funcionaban en computadoras mainframe. Mientras tanto, los tutoriales de Ia están disponibles como aplicaciones en smartphones. Y hay controversia sobre cómo tales aplicaciones de aprendizaje con inteligencia artificial se pueden utilizar didactically sabiamente. Para el profesor de informática UTE Schmid de la Universidad de Bamberg, esta es una cuestión de la meta educativa:

“Si quiero crear inteligencia artificial, y se supone que es sobre la educación, entonces quiero construir, por así decirlo, una IA tan buena como el maestro favorito, el maestro favorito que recordamos en la escuela, por lo que una IA como un buen maestro”.

Soporte individual
Un sistema de Ia como maestro no debe hacer superfluo al maestro, sino que debe mejorar el apoyo individual de los estudiantes individuales. UTE Schmid:

“¿Qué puede hacer un buen maestro. Primero, debe dominar su tema. En segundo lugar, debería haber definido claramente los principios educativos y didácticos contextuales. En tercer lugar, y esto ya se está volviendo difícil en las escuelas en las clases con un gran número de niños, un buen maestro debe recordar lagunas específicas en el conocimiento y los conceptos erróneos a nivel individual de los alumnos y reconocerlos y utilizarlos específicamente con explicaciones y Los ejemplos reaccionan. “

Buena experiencia con recentute
UTE Schmid y su equipo han tenido buenas experiencias con un tutor adecuado para los estudiantes de la escuela primaria. Esto enseña a los estudiantes que siempre el número más bajo no resta del número superior y no el número más pequeño del más grande. Informes de Schmid:

“Este es un error muy típico para los niños de pelar los dígitos de tal manera que siempre pelar el más pequeño de la más grande, independientemente de si está por encima o por debajo.”

Se hace con el reconocimiento del patrón y un diagnóstico del error. El sistema compara la solución de una tarea computacional con otros patrones de solución, detectando así cuando se ha violado una regla. Esto funciona igual de bien para los Arides básicos como lo hace para resolver ecuaciones lineales.

Para el análisis de errores en sí, UTE Schmid y su equipo han tomado un método automático para encontrar las causas de error en los programas informáticos, un método de depuración llamado.

“Tenemos un diagnóstico de error basado en Ia, técnicamente es la llamada depuración algorítmica. Tenemos un conjunto de reglas en el fondo, que pueden resolver todas las tareas. Y si una de estas reglas no reproduce la solución de un estudiante, esa regla es la que los estudiantes apropiados no entendían “.

Conceptos de stand de uso
Otros ejemplos le darán al alumno la regla de cálculo que necesitan para resolver su tarea. El sistema de aprendizaje lo calcula al alumno en la pantalla. La solución para la tarea computacional se puede mostrar en un vídeo. Incluso se pueden incluir animaciones. Los sistemas de aprendizaje basados en Ia como sistemas abiertos ofrecen muchas ventajas aquí. Los conceptos para su uso en las escuelas. Lo que falta es el compromiso concreto en el aula. Y, según muchos educadores, no 5 mil millones euros ayuda al gobierno federal. Para ello se necesitan planes de educación claros y elaborados. Y todavía están en escaso suministro cuando se trata de la digitalización.

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