科技正在改變我們的生活、工作和娛樂方式，教育領域也不例外。

就像改變其他領域一樣，機器學習也將徹底改變教育部門，這需要新一代教育工作者和學生計劃有效的方式更加順利高效地部署機器學習。

如果你目前在學校或者在教育領域工作，那么對即將到來的變化有所了解是非常必要的。在這篇文章中，我們將探討機器學習在未來幾年改善教育的五種途徑。

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1. 評分和評估工作中的機器輔助

在當今這個數字化時代，許多大學生為了更快、更有效地完成課程，會選擇請專業人士進行論文代寫。機器輔助和人工智能可以通過將學生們的論文與數據庫進行比較，幫助老師們查找學生是否找專業人士進行代寫，甚至可以比較學生與特定論文的寫作風格，以評估論文的真實性。有一些抄襲檢測軟件已經發布這類技術協助，可以給出一個預估的成績，并為老師們提供一個可與學生討論寫作中潛在的問題的平臺。

2. 評價和預測學生成績

人工智能能夠很快將一門課程中收集的大量學生數據進行處理，以評估學生表現并預估成績。一些學習管理系統已經可以根據學生過去的表現和班級平均作業成績來預測學生的論文成績。很快，這些網絡跟蹤程序將能夠收集足夠的數據來預測出學生在作業中可能遇到的困難，并提前為學生提供所需的學習資源。在這個大膽的預測分數的新世界里，數據是王道，做得好的話，能記錄一個人整個教育生涯的所有成績。

3. 機器批改作業

每個人都熟悉多項選擇題的機器評分，特別是需要2B鉛筆填寫的老式掃描泡泡紙。然而，在不久的將來，機器將能夠給學生的試卷評分，“審閱”所寫段落，并評估是否符合要求。目前，計算機已經用于為一些標準化的試卷打分，很快可能會用于內容更多、更復雜的試卷。當然，這樣做也存在風險，因為機器無法識別寫作風格和語言連貫性，學生們可能會使用關鍵詞和不相關的語句來蒙混過關。然而，如果有人能對機器得分進行審校，這個問題可以得到一定的解決。

4. 學習個性化

人工智能有助于跟蹤學生的學習進度，使學習過程更加個性化，令教師有更多的時間與學生互動，無需把精力都放在制定教學策略上。人工智能系統可以分析出學生的優勢和劣勢，以及學生需要額外提高的領域，并定制學習計劃，幫助學生完成所需任務。人工智能系統還可以根據學生過去的成績和預測出的未來成績，為每個學生制定一套具體的學習目標，進而優化課程內容。在線課程尤其有益于利用機器學習跟蹤和量化學生體驗，以便根據學生需求定制學習環境。

5. 對未來職業的預測和規劃

很多年紀較大的人應該都對紙質的職業能力測試有印象。然而，今天的數據大環境提供了更廣泛的信息來對職業選擇提供建議。很快，機器學習將輸入一系列數據，包括成績、寫作文本、職業能力測試結果、建議等，讓老師們進行處理，全面考慮學生的生活環境、優勢、劣勢以及目標，來為每個學生制定一個職業規劃(為每名學生生成個性化的職業規劃建議)。

在使用機器學習對教育領域進行改革這條路上，我們才剛剛開始發力。

在未來的幾年里，可以預期當前的趨勢將繼續加速，機器學習將在塑造未來學生的教育中扮演越來越重要的角色。