Речник

Адаптивно обучение

Какво е Адаптивно обучение?

Адаптивното обучение обозначава учебни програми, които непрекъснато се приспособяват към знанията, темпото и грешките на обучаемия. Софтуерът анализира отговорите и след това избира подходящи упражнения, обяснения или повторения. Използва се в училища, университети и корпоративни обучения – например когато платформа автоматично предлага по-лесна междинна стъпка след грешно решена задача. В машинното обучение терминът описва и модели, които продължават да се адаптират към нови данни.

Теми

Образование
Персонализация
Електронно обучение

Изпробвайте KI.ordo

Агенти, потоци и шаблони в едно работно пространство – безплатна 24-часова демонстрация.

Стартирайте демото

← Всички термини

Свързани термини

Обратна връзка към учащи, базирана на ИИ

Обратната връзка към учащи, базирана на ИИ, означава коментари към есета, задачи или проекти, генерирани от ИИ система спрямо определени критерии. Обучаващите се получават по-бързо насоки за силни страни, структура, аргументация или език, а преподавателите се освобождават от повтарящо се оценяване. Оценяването трябва да е прозрачно и основано на критерии; оценките и решенията за постиженията остават отговорност на преподавателите. Пример: чернова на есе получава предложения за подобрение преди предаването.

Образование
Feedback
+1

Шаблон

Крива на обучение

В машинното обучение кривата на обучение е диаграма, която показва представянето или грешката на модела във времето на обучение или в зависимост от количеството обучителни данни, обикновено поотделно за обучителните и валидационните данни. Формата ѝ показва дали моделът е недообучен или преобучен и дали повече данни вероятно ще помогнат. Ако например грешката при валидиране остава значително над грешката при обучение, това сочи преобучение. В ежедневния език терминът описва и колко бързо хората овладяват нова технология.

Training
Оценка на модели
+1

Машинно обучение

Машинното обучение е дял от изкуствения интелект, при който компютрите извеждат закономерности от данни, вместо всяко правило да бъде изрично програмирано. В зависимост от задачата моделите се учат от анотирани примери (с надзор), от неанотирани данни (без надзор) или чрез награди (с подкрепление). Приложенията вариират от спам филтри и прогнози за търсенето до препоръки за продукти. Качеството зависи силно от количеството и качеството на обучителните данни.

основи
ИИ
+1