Improving Personalized Education: A Machine Learning Method for Flexible Learning Environments
Notice bibliographique
Résumé
The key findings of this study demonstrate how the introduction of machine learning (ML) into education is bringing about a significant change in the nature of education. Using machine learning to customise learning, or personalised learning, means that instruction may now be more individually suited to each student's requirements and preferences. This greatly improves learning results while also increasing engagement. Assessment and Removing Bias highlight how machine learning (ML) automates assessments, reducing the impact of human biases and guaranteeing impartial grading. The ability to provide exact, focused help is made possible by the technology's insights regarding student performance. The fields of adaptive teaching and curriculum development provide insight into the changing role of teachers, who may now use real-time data to tailor lessons and improve student learning. By extending customization to include a range of learning styles, Flexible Learning Environments increase the accessibility and adaptability of lifelong learning. Fairness and Data-Driven Decision-Making highlight the vital role that data plays in well-informed instructional practises and advance inclusion and fairness through objective evaluations. Together, these themes demonstrate how machine learning (ML) is transforming education to become more efficient, fair, and learner-centred. With data-driven decision-making, the incorporation of machine learning into education is transforming personalised learning, doing away with assessment biases, facilitating adaptive teaching, and establishing adaptable, inclusive learning environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».