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March 08, 2018, 01:52:11 PM |
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जैसा कि आप श्वेतपत्र से जानते हैं, हमने पहले से आकलन अनुभाग के लिए एक एआई लागू किया है, जहां वह एक छात्र की क्षमता का मूल्यांकन करता है, जैसे कि वह एक पाठ्यक्रम के माध्यम से प्रगति करता है। ऐ तब भविष्य की आकलन के बारे में भविष्यवाणी की गणना करता है कि छात्र को भविष्य के आकलन में क्या करना चाहिए और इस प्रकार यह सुनिश्चित करने के लिए प्रत्येक प्रश्न की कठिनाई को समायोजित कर लेता है कि विद्यार्थी को पूरे पाठ्यक्रम में चुनौती दी और प्रेरित किया गया। इस प्रक्रिया को निरंतर पुनः गणना की जाती है क्योंकि विद्यार्थी यह सुनिश्चित करने में प्रगति करता है कि प्रश्नों की कठिनाई बढ़ जाती है क्योंकि छात्रों के ज्ञान में भी बढ़ोतरी होती है।
भविष्य में हम सीएएफए के स्वचालित मद जनरेशन (वर्तमान में हमारा मुख्य साथी) के साथ प्राकृतिक भाषा संसाधन और मशीन सीखने का उपयोग करने की उम्मीद करते हैं, ताकि उस प्रश्न की कठिनाई को समायोजित करने के लिए स्वस्थ रूप से किसी विशेष प्रश्नों के वाक्यांशों और उत्तरों को अनुकूल कर सकें। परीक्षा के उत्तरों को चिह्नित करने में सक्षम होने के लिए एक डीप न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए हम परीक्षा के उत्तरों के लिए उत्पन्न सभी बड़े आंकड़ों का उपयोग करने की भी योजनाएं हैं। हालांकि, इस तरह से पहला कदम जैसे डीएनएन को उत्तर में प्रवृत्तियों की पहचान करने और अंकन प्रक्रिया को गति देने के लिए इन प्रवृत्तियों के मानव मूल्यांकनकर्ताओं को सूचित करने के लिए इस तरह से कई कदम हैं।
यह केवल उन क्षेत्रों में से एक है, जिन्हें हम शिक्षा में सुधार के लिए एआई का उपयोग करने की योजना बना रहे हैं, लेकिन कई अन्य लोग हैं जो श्वेतपत्र में पहचाने जाते हैं।
मुझे आशा है कि इसने एआई मंच के हमारे अंतिम लक्ष्य के बारे में अधिक विस्तार से बताया है।
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