Glosar

Învățare adaptivă

Ce este Învățare adaptivă?

Învățarea adaptivă desemnează programele de învățare care se adaptează continuu la cunoștințele, ritmul și greșelile cursantului. Software-ul analizează răspunsurile și selectează apoi exerciții, explicații sau recapitulări potrivite. Se utilizează în școli, universități și formarea profesională din companii – de exemplu, atunci când o platformă oferă automat un pas intermediar mai ușor după ce o sarcină a fost rezolvată greșit. În învățarea automată, termenul descrie și modelele care se adaptează continuu la date noi.

Subiecte

Educație
Personalizare
E-learning

Încercați KI.ordo

Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.

Porniți demo-ul

← Toți termenii

Termeni înrudiți

Feedback pentru elevi și studenți generat cu IA

Feedbackul pentru elevi și studenți generat cu IA se referă la comentarii privind eseuri, teme sau proiecte, produse de un sistem IA în raport cu criterii definite. Cursanții primesc mai rapid indicații despre puncte forte, structură, argumentație sau limbaj, iar profesorii sunt degrevați de corectarea repetitivă. Evaluarea ar trebui să fie transparentă și bazată pe criterii; notele și deciziile privind performanța rămân în responsabilitatea profesorilor. Exemplu: o ciornă de eseu primește sugestii de îmbunătățire înainte de predare.

Educație
Feedback
+1

Șablon

Curba de învățare

În machine learning, o curbă de învățare este un grafic ce arată performanța sau eroarea unui model în funcție de timpul de antrenare sau de cantitatea de date de antrenare, de obicei separat pentru datele de antrenare și cele de validare. Forma ei dezvăluie dacă un model este subînvățat sau supraînvățat și dacă mai multe date ar putea ajuta. Dacă, de exemplu, eroarea de validare rămâne mult peste eroarea de antrenare, aceasta indică supraînvățare. În limbajul curent, termenul descrie și cât de repede stăpânesc oamenii o tehnologie nouă.

Training
Evaluarea modelelor
+1

Învățare automată

Machine learning este o ramură a inteligenței artificiale în care computerele deduc tipare din date, în loc ca fiecare regulă să fie programată explicit. În funcție de sarcină, modelele învață din exemple etichetate (supervizat), din date neetichetate (nesupervizat) sau prin recompense (prin întărire). Aplicațiile merg de la filtrele de spam și prognozele de cerere până la recomandările de produse. Calitatea depinde în mare măsură de cantitatea și calitatea datelor de antrenare.

noțiuni de bază
IA
+1