Słownik pojęć

Uczenie adaptacyjne

Czym jest Uczenie adaptacyjne?

Uczenie adaptacyjne to programy edukacyjne, które stale dostosowują się do wiedzy, tempa i błędów osoby uczącej się. Oprogramowanie analizuje odpowiedzi, a następnie dobiera odpowiednie ćwiczenia, wyjaśnienia lub powtórki. Rozwiązanie to stosuje się w szkołach, na uczelniach i w szkoleniach firmowych – na przykład gdy platforma po błędnej odpowiedzi automatycznie proponuje łatwiejszy krok pośredni. W uczeniu maszynowym termin ten opisuje również modele, które stale dostosowują się do nowych danych.

Tematy

  • Edukacja
  • Personalizacja
  • E-learning

Wypróbuj KI.ordo

Agenci, przepływy i szablony w jednym obszarze roboczym – bezpłatne demo na 24 godziny.

Uruchom demo
← Wszystkie pojęcia

Powiązane pojęcia

Opinie dla uczniów i studentów oparte na AI

Opinie dla uczniów i studentów oparte na AI to komentarze do wypracowań, zadań lub projektów generowane przez system AI według zdefiniowanych kryteriów. Uczący się szybciej otrzymują wskazówki dotyczące mocnych stron, struktury, argumentacji lub języka, a nauczyciele są odciążeni od powtarzalnego sprawdzania prac. Ocena powinna być przejrzysta i oparta na kryteriach; stopnie i decyzje dotyczące wyników pozostają w gestii nauczycieli. Przykład: szkic wypracowania otrzymuje propozycje poprawek przed oddaniem.

  • Edukacja
  • Feedback
  • +1
Szablon

Krzywa uczenia

W uczeniu maszynowym krzywa uczenia to wykres pokazujący skuteczność lub błąd modelu w czasie trenowania albo w zależności od ilości danych treningowych, zwykle osobno dla danych treningowych i walidacyjnych. Jej kształt ujawnia, czy model jest niedouczony czy przeuczony i czy więcej danych prawdopodobnie pomoże. Jeśli na przykład błąd walidacji pozostaje wyraźnie powyżej błędu treningowego, wskazuje to na przeuczenie. W języku potocznym pojęcie to opisuje także, jak szybko ludzie opanowują nową technologię.

  • Training
  • Ocena modelu
  • +1

Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, w której komputery wyprowadzają wzorce z danych, zamiast mieć jawnie zaprogramowaną każdą regułę. W zależności od zadania modele uczą się na oznaczonych przykładach (nadzorowane), na danych nieoznaczonych (nienadzorowane) lub przez nagrody (ze wzmocnieniem). Zastosowania sięgają od filtrów spamu i prognoz popytu po rekomendacje produktów. Jakość silnie zależy od ilości i jakości danych treningowych.

  • podstawy
  • AI
  • +1