“`html
Обзор исследования по машинному обучению и дополненной реальности в образовании
Исследование подробно рассматривает применение машинного обучения (МО) в дополненной реальности (ДР) для улучшения образовательного процесса. Оно описывает модели МО, такие как SVM, CNN и ANN, их применение в образовании и выделяет вызовы, решения и перспективы для дальнейших исследований. Целью исследования является направление будущих исследований и разработок в области образовательных технологий.
Анализ применения машинного обучения в ДР в образовании
В медицинском образовании МО в ДР улучшает тренировку хирургов и анализ данных пациентов. Рассматриваются вызовы интеграции МО и ДР, выделяются преимущества и ограничения. Исследование подчеркивает необходимость детального изучения моделей МО в ДР для улучшения образовательного процесса.
Обзор техник машинного обучения
МО автоматизирует создание аналитических моделей на основе обучающих данных. Оно применяется в различных областях, таких как распознавание изображений и речи, умные ассистенты и автономные транспортные средства. МО можно разделить на четыре типа: обучение с учителем, обучение без учителя, полу-надзорное обучение и обучение с подкреплением. Каждый тип использует различные алгоритмы для прикладных задач.
Введение в дополненную реальность
ДР объединяет цифровую информацию с физическим миром, улучшая пользовательский опыт без отрыва от окружающей среды. Доступные через устройства, такие как смартфоны и планшеты, приложения ДР предлагают захватывающие трехмерные впечатления с минимальным оборудованием. ДР применяется в различных образовательных средах и приносит пользу различным группам обучающихся, включая людей с особыми потребностями.
Техники машинного обучения для ДР в образовании
В образовательных приложениях ДР различные техники МО улучшают образовательный процесс. SVM классифицирует данные, улучшая понимание студентов. KNN классифицирует новые примеры на основе хранящихся данных. ANN решает сложные нелинейные задачи и используется для отслеживания объектов и визуализации в ДР. CNN автоматически идентифицирует особенности и необходим для задач распознавания речи и лиц. Интеграция МО, таких как SVM и CNN, в приложения ДР показывает обещающие результаты в улучшении образовательного процесса, оценке моторных навыков и интерактивном обучении.
Модели обучения с учителем и без учителя в ДР
В 2019 году исследователи изучили распознавание жестов в ДР для образования детей, используя SVM для статических жестов и скрытые марковские модели для динамических, улучшая взаимодействие между физическими жестами и виртуальным обучением. В 2022 году появилось мобильное приложение ARChem для помощи студентам по химии, объединяющее ДР, ИИ и МО для задач, таких как коррекция уравнений и резюмирование текста. Еще одной инновацией 2022 года стал интерактивный обучающий курс по мультиметру с использованием ДР и глубокого обучения, интегрирующий TensorFlow с Unity 3D для распознавания компонентов в реальном времени и руководящего обучения, демонстрируя потенциал МО и ДР в техническом образовании.
Заключение
Исследование предоставляет обзор текущих применений МО в ДР в образовании, однако существует множество исследовательских и развивающихся возможностей. Будущие исследования должны сосредоточиться на изучении прикладных областей, таких как математика и изучение языка, а также на интеграции механизмов обратной связи в реальном времени для улучшения результатов обучения. Важно учитывать этические аспекты, такие как конфиденциальность и алгоритмический уклон, поскольку МО в ДР становится более интегрированным в образовательные среды. Оценка влияния МО в ДР на вовлеченность студентов и результаты обучения в реальных средах является важным для его эффективной реализации. Междисциплинарное сотрудничество между экспертами по МО, педагогами и психологами будет ключевым для полного понимания и оптимизации эффективности применения ДР в образовании.
Источник: MarkTechPost
Авторы: Исследователи проекта
Подписывайтесь на наш Twitter и присоединяйтесь к нашему Telegram каналу и группе LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему субреддиту по МО.
Эта информация предоставлена специалистами по искусственному интеллекту AI Lab.
“`
