Umělá inteligence ve vzdělávání

Struktura neuronové sítě s jedním skrytým řádkem

Jedním ze způsobů zpracování a kategorizace dat je umělá neuronová síť. Neuronová síť je program založený na matematickém modelu umělého neuronu. Struktura neuronové sítě je rozdělena na příjem dat, jejich zpracování skrytými řádky a výstup dat. Počet výstupů sítě označuje, na kolik kategorií byla data rozdělena a definována člověkem. Neuronová sít' je trénována dvěma způsoby, učením s učitelem, nebo samostatným učením. První způsob dává k dispozici použité příklady, neboli data a jejich očekávané, konkrétní kategorie. Při trénování bez učitele má sít' vstupní data, ale výstup není dostupný a síť definuje jejich kategorie samostatně.

Bayesovská síť je pravděpodobnostní grafický model, který představuje řadu proměnných a podmíněných vztahů pomocí orientovaného acyklického grafu. Bayesovské sítě jsou ideální pro zkoumání výskytu a předpovídání pravděpodobnosti toho, že jednou ze známých příčin byl vlivný faktor. Bayesovská síť může pomoci zjistit, jakou pravděpodobnost má jedna nebo druhá proměnná, odpovědět na otázky jako: Na jakých podmíněných důvodech je proměnná nejvíce závislá? Jaký je nejpravděpodobnější důvod viditelných výsledků? [2]

Vzdělávací dolování dat je algoritmus, který doplňuje vzdělávací systém. Proces se skládá ze čtyř složek: odpovědných akademických pracovníků a učitelů, studentů, vzdělávacího systému a algoritmu UI. Návrh, plánování a podporu systému provádí odpovědní lidé a učitelé. Studenti používají vzdělávací systém, to znamená, že k němu mají přístup a pracují v něm. Vzdělávací systém zobrazuje údaje o interakcích, informace o kurzu, akademická data. Tato data přecházejí do algoritmu, který je klasifikuje, vytváří klastr a poskytuje získané informace učitelům a akademickým pracovníkům i studentům. [3] [4]

Použití umělé inteligence lze vidět ve vzdělávacích aplikacích, jako je Duolingo. Duolingo pomáhá studentům trénovat gramatiku a učit se nová slova v cizím jazyce pomocí mobilního zařízení. Vývojáři a výzkumníci aplikace Duolingo [5] navrhli několik výzkumných nápadů v oblasti umělé inteligence, jako je modelování vnímání a přijetí druhého jazyka [6], modelování uchování konceptu v dlouhodobé paměti [7] a tak dále.

K dalším podobným aplikacím založeným na vzdělávacím dolování dat patří BUSUU (v roce 2014 zařazena mezi "Must have apps" pro Android).[8] Zároveň zde ale probíhá i korekce prostřednictvím dalších uživatelů - rodilých mluvčích jazyka, který se zrovna učíte.[9]

V České republice, na Západočeské univerzitě v Plzni, byl vytvořen algoritmus umělé inteligence s názvem Pathevo [10]. Ten dokáže určit, které z kurzů různých univerzit jsou podobné nebo jsou na úrovni kurzů jiné univerzity. Algoritmus například dokáže rozeznat španělské kurzy na určité úrovni. Vytváří vlastní interpretaci kurzu španělštiny a analyzuje popisy dalších obdobných kurzů. [2]

• Waltlová Andrea, Umělá inteligence a učení Online – Seznam odkazů na texty o umělé inteligencí ve vzdělávání.