Sanasto

Adaptiivinen oppiminen

Mikä on Adaptiivinen oppiminen?

Adaptiivisella oppimisella tarkoitetaan oppimisohjelmia, jotka mukautuvat jatkuvasti oppijan osaamiseen, tahtiin ja virheisiin. Ohjelmisto analysoi vastaukset ja valitsee sitten sopivia harjoituksia, selityksiä tai kertausta. Sitä käytetään kouluissa, yliopistoissa ja yritysten koulutuksessa – esimerkiksi kun alusta tarjoaa automaattisesti helpomman välivaiheen väärin vastatun tehtävän jälkeen. Koneoppimisessa termillä kuvataan myös malleja, jotka mukautuvat jatkuvasti uuteen dataan.

Aiheet

Koulutus
Personointi
Verkko-oppiminen

Kokeile KI.ordoa

Agentit, työnkulut ja mallit yhdessä työtilassa – maksuton 24 tunnin demo.

Aloita demo

← Kaikki termit

Liittyvät termit

Tekoälypohjainen opiskelijapalaute

Tekoälypohjainen opiskelijapalaute tarkoittaa tekoälyjärjestelmän määriteltyjen kriteerien pohjalta tuottamia kommentteja esseisiin, tehtäviin tai projekteihin. Oppijat saavat nopeammin vihjeitä vahvuuksista, rakenteesta, argumentaatiosta tai kielestä, ja opettajien toistuva arviointityö kevenee. Arvioinnin tulee olla läpinäkyvää ja kriteeripohjaista; arvosanat ja suoritusta koskevat päätökset pysyvät opettajien vastuulla. Esimerkki: esseeluonnos saa parannusehdotuksia ennen palautusta.

Koulutus
Feedback
+1

Malli

Oppimiskäyrä

Koneoppimisessa oppimiskäyrä on kaavio, joka näyttää mallin suorituskyvyn tai virheen koulutusajan tai koulutusdatan määrän funktiona, yleensä erikseen koulutus- ja validointidatalle. Sen muoto paljastaa, onko malli ali- vai ylisovitettu ja auttaisiko lisädata todennäköisesti. Jos validointivirhe esimerkiksi pysyy selvästi koulutusvirhettä korkeammalla, se viittaa ylisovittamiseen. Arkikielessä termi kuvaa myös sitä, kuinka nopeasti ihmiset oppivat uuden teknologian.

Training
Mallin arviointi
+1

Koneoppiminen

Koneoppiminen on tekoälyn haara, jossa tietokoneet johtavat kuvioita datasta sen sijaan, että jokainen sääntö ohjelmoitaisiin erikseen. Tehtävästä riippuen mallit oppivat merkityistä esimerkeistä (ohjattu oppiminen), merkitsemättömästä datasta (ohjaamaton oppiminen) tai palkkioiden kautta (vahvistusoppiminen). Sovelluksia ovat roskapostisuodattimista ja kysyntäennusteista tuotesuosituksiin. Laatu riippuu vahvasti koulutusdatan määrästä ja laadusta.

perusteet
tekoäly
+1