فناوری یادگیری عمیق چه تأثیری در آموزش دارد

یادگیری عمیق الگوریتم‌هایی دارد که به مربیان امکان می‌دهد حجم زیادی از داده‌های آموزشی فراگیران را تحلیل کرده و الگوهایی از آنها استخراج کنند که مناسب استراتژی‌های آموزشی باشند.

چکیده

یادگیری عمیق تأثیری متحول‌کننده در دورنمای آموزش دارد و مربیان را قادر می‌کند پتانسیل فراگیران خود را به حداکثر برسانند و امکانات جدیدی پیش روی تربیت نسل آینده بگشایند. مدل‌های یادگیری عمیق به پیش‌بینی رفتارها و نتایج آموزشی کمک می‌کنند. بخش عمده‌ای از مجموعه داده‌های حوزهٔ آموزش مبتنی بر رایانه هستند و مطالعات نشان می‌دهند کاربرد مدل‌های یادگیری عمیق در تحلیل آنها تأثیر بسیاری دارد، به‌ویژه اگر این تحلیل‌‌ها صرفاً به‌منظور ارائه پیش‌بینی‌های عملی انجام نشوند.

            دوره دیپ لرنینگ که در دپارتمان فناوری اطلاعات و ارتباطات مجتمع فنی تهران برگزار می‌شود، ضمن آشنایی فراگیران با رویکردهای نوین هوش مصنوعی و طراحی مدل‌های کاربردی آن بر مدل‌های هوشمند مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق تمرکز دارد و با معرفی ساختار این شبکه‌ها، پارامترها و نحوهٔ پیاده‌سازی و بهبود آنها را نشان می‌دهد. همچنین شیوهٔ ارتقای مدل‌های آن و شخصی‌سازی کاربرد آن در حوزه‌های پردازش متن و تصویر را معرفی می‌کند و با توضیح حافظهٔ دینامیک و معماری انتقال دانش به فراگیران کمک می‌کند با مباحث عمیق حوزهٔ یادگیری ماشین آشنا شوند و بتوانند با این دانش درآمد کسب کنند. ‌

نقش یادگیری عمیق در آموزش

در دنیای امروز ادغام فناوری و آموزش از هر زمان دیگری مهم‌تر شده است. نوآوری‌های فناوری که در بخش آموزش تأثیر مهمی دارد بیشتر از طریق الگوریتم‌ها و چارچوب‌های یادگیری عمیق محقق می‌شود.

            یادگیری عمیق که حوزه‌ای از هوش مصنوعی است، نوعی تقلید سیستم مغز انسان است و می‌تواند فرایند تحلیل داده و تصمیم‌گیری را شبیه‌سازی کند. تأثیر یادگیری عمیق در آموزش بسیار محسوس است و روش‌های سنتی آموزش را دچار تحول می‌کند و راه را برای تجربه‌های شخصی‌سازی‌شده آموزشی هموار می‌کند.

            یادگیری عمیق الگوریتم‌هایی دارد که به مربیان امکان می‌دهد حجم زیادی از داده‌های آموزشی فراگیران را تحلیل کرده و الگوهایی از آنها استخراج کنند که مناسب استراتژی‌های آموزشی باشند. این رویکرد شخصی‌سازی‌شده کمک می‌کند که هر فراگیر به‌طور جداگانه و بسته به نیازهای خود راهنمایی‌های لازم را دریافت کند.

            همچنین یادگیری عمیق می‌تواند سیستم آموزشی را براساس سبک و سرعت یادگیری فراگیران بهینه‌سازی کند. ابزارهای تعاملی که از یادگیری عمیق بهره برده باشد می‌توانند باعث تقویت مهارت‌های تفکر خلاق و کنجکاوی فراگیران شوند.

            در کل یادگیری عمیق تأثیری متحول‌کننده در دورنمای آموزش دارد و مربیان را قادر می‌کند پتانسیل فراگیران خود را به حداکثر برسانند و امکانات جدیدی پیش روی تربیت نسل آینده بگشایند. مدل‌های یادگیری عمیق به پیش‌بینی رفتارها و نتایج آموزشی کمک می‌کنند. بخش عمده‌ای از مجموعه داده‌های حوزهٔ آموزش مبتنی بر رایانه هستند و مطالعات نشان می‌دهند کاربرد مدل‌های یادگیری عمیق در تحلیل آنها تأثیر بسیاری دارد، به‌ویژه اگر این تحلیل‌‌ها صرفاً به‌منظور ارائه پیش‌بینی‌های عملی انجام نشوند.

بهبود فرایند آموزش به کمک یادگیری عمیق

امروزه مجموعه داده‌های وسیعی در حوزه‌های مختلف در دسترس ما قرار دارند و حوزهٔ آموزش نیز از این امر مستثنی نیست. در این دوران درک بینش‌های معنادار از داده‌ها امری ضروری است. پیشرفت‌های اخیر در حوزهٔ یادگیری عمیق، به‌ویژه در حوزهٔ تشخیص صدا و تصویر و همچنین توجه به بازی‌های مبتنی بر دانش به پژوهش‌های فراوانی در حوزهٔ آموزش کمک کرده‌اند.

            در اینجا به تأثیر و کاربرد یادگیری عمیق در استخراج داده‌های آموزشی و تحلیل آنها می‌پردازیم. این مطالعهٔ تجربی نشان می‌دهد که یادگیری عمیق در تحلیل محتواهای آموزش تأثیری عمیق‌تر از سایر فناوری‌ها دارد. همچنین تکنیک‌های آموزش آماری باید برای استفاده در یادگیری عمیق به‌گونه‌ای انتخاب شوند که بیشترین قابلیت تفسیر را داشته باشند تا بتوانند به درک بهتر فرایند آموزش و یادگیری کمک کنند. در نتیجه پژوهشگران حوزهٔ داده‌کاوی در بیشتر موارد باید به‌جای پیش‌بینی روند به دنبال توضیح آن بروند.

توانایی و نیاز به ثبت، ردیابی، تجمیع و تحلیل داده در حوزه‌های مختلف گسترش یافته است. حال که داده‌های فراوانی در مورد فراگیران و فرایند یادگیری در اختیار است، محققان حوزهٔ آموزش بهتر می‌توانند این داده‌ها را درک کرده و از آنها برای کسب بینش دربارهٔ سیستم‌ها آموزشی و فعالیت‌های مربوط به حوزهٔ آموزش و یادگیری استفاده کنند.

            اما بسیار مهم است که ابزارهای و تکنیک‌هایی که برای درک و تحلیل این داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند بادقت و آگاهانه انتخاب شوند. محققان حوزهٔ آموزش که به اهمیت این داده‌ها پی برده‌اند از آنها به‌عنوان منابع باارزش برای تحلیل مدل‌ها و نظریه‌های آموزشی استفاده می‌کنند. پیشرفت‌های اخیر در حوزهٔ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به محققان امکان می‌دهد از تحلیل این داده‌ها به بینش‌های مفید در مورد فرایند یادگیری و نتایج آن دست یابند.

            روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق مانند روش «ماشین بردار پشتیبانی» و Naïve Bayes به‌طور مکرر در مورد داده‌های آموزشی مورد استفاده قرار می‌گیرند. این دو روش باعث گسترش و افزایش استفاده از یادگیری ماشین در تکثیر داده‌ها و ساخت الگویتم‌های جدید یادگیری شده‌اند.

            در این حوزه کاربرد یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در داده‌های آموزشی بر دو زیرشاخهٔ تحلیل یادگیری (LA) و داده‌کاوی آموزشی (EDM) تمرکز یافته‌اند. تحقیقات در این دو حوزه به‌طور فزاینده بر مدل‌سازی رفتار فراگیران در محیط‌های آموزشی می‌پردازند.

علی‌رغم کاربردهای گستردهٔ تکنیک‌های یادگیری ماشین در تحقیقات مربوط به حوزهٔ آموزش، همچنان باید گفت از تکنیک‌های یادگیری عمیق در این حوزه کمتر بهره گرفته می‌شود.

یادگیری عمیق در واقع نوعی از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی انسان الهام گرفته است. یادگیری عمیق به مدل‌های محاسباتی که دارای چندین لایهٔ پردازشی هستند امکان می‌دهد نمایش داده‌ها را با سطوح مختلف انتزاع آنها یاد بگیرد. در یادگیری عمیق دو جنبهٔ کلیدی وجود دارد که عبارت‌اند از:

• مدل‌هایی تشکیل‌شده از چند لایهٔ یا مرحلهٔ پردازش داده‌های غیرخطی
• روشی برای نظارت یا یادگیری بدون نظارت از ویژگی‌های لایه‌های بالاتر و انتزاعی‌تر

یادگیری عمیق در کاربردهای پیچیده‌ای مانند تشخیص صدا و تصویر پیشرفت‌های مهمی داشته است و به همین دلیل توجه به آن در حوزه‌های مختلف از جمله حوزه‌ آموزش افزایش یافته است. در واقع محققان در بسیاری از زمینه‌های تحقیقاتی از یادگیری عمیق استفاده می‌کنند.

            تحلیل پیشگویانه در آموزش نیز رویکرد رایجی است که از آن برای پیش‌بینی نتایج فرایند یادگیری براساس داده‌های آموزشی استفاده می‌شود. این پیش‌بینی‌ها باعث رسیدن به بینش‌های جدید در فرایند آموزش می‌شوند.

            امروزه مسائل مربوط به تحلیل و پیش‌بینی نتایج آموزشی از اهمیت بالایی برخوردارند و به تصمیم‌گیرندگان حوزهٔ آموزش کمک می‌کنند برای بهبود این بخش تصمیمات آگاهانه بگیرند و مسائل مهمی مانند مدیریت جذب فراگیر و توسعهٔ برنامه‌های درسی را بهتر انجام دهند.

            با اینکه در پژوهش‌های حوزهٔ آموزش از روش‌ها و تکنیک‌ههای یادگیری ماشین برای پیش‌بینی رفتار فراگیران بسیار استفاده می‌شود، اما همان‌طور که گفتیم به‌نسبت برای تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی نتایج در حوزهٔ آموزش از تکنیک‌های یادگیری عمیق کمتر بهره می‌بریم. عده‌ای معتقدند اهمیت شبکه‌های عصبی عمیق در مدل‌سازی رفتار فراگیران هنوز به‌خوبی درک نشده است.

            از این رو محققان آموزشی باید به تکنیک‌های یادگیری عمیق بیشتر توجه کنند تا بتوانند پتانسیل آنها را در علوم تربیتی درک کرده و پیشنهادهای سازنده در این حوزه ارائه دهند. باید به فایدهٔ چارچوب‌های مختلف یادگیری عمیق در طبقه‌بندی داده‌های آموزشی، درک دامنهٔ کاربرد یادگیری عمیق و کارایی آن در حوزهٔ آموزش‌های خاص نیز توجه کرد.

جمع‌بندی

در مقاله به تأثیر و کاربرد یادگیری عمیق در استخراج داده‌های آموزشی و تحلیل آنها می‌پردازیم. مطالعهٔ تجربی که مبنای این مقاله است نشان می‌دهد که یادگیری عمیق در تحلیل محتواهای آموزش تأثیری عمیق‌تر از سایر فناوری‌ها دارد. همچنین تکنیک‌های آموزش آماری باید برای استفاده در یادگیری عمیق به‌گونه‌ای انتخاب شوند که بیشترین قابلیت تفسیر را داشته باشند تا بتوانند به درک بهتر فرایند آموزش و یادگیری کمک کنند. در نتیجه پژوهشگران حوزهٔ داده‌کاوی در بیشتر موارد باید به‌جای پیش‌بینی روند به دنبال توضیح آن بروند.

            دوره دیپ لرنینگ که در دپارتمان فناوری اطلاعات و ارتباطات مجتمع فنی تهران برگزار می‌شود، ضمن آشنایی فراگیران با رویکردهای نوین هوش مصنوعی و طراحی مدل‌های کاربردی آن بر مدل‌های هوشمند مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق تمرکز دارد و با معرفی ساختار این شبکه‌ها، پارامترها و نحوهٔ پیاده‌سازی و بهبود آنها را نشان می‌دهد. همچنین شیوهٔ ارتقای مدل‌های آن و شخصی‌سازی کاربرد آن در حوزه‌های پردازش متن و تصویر را معرفی می‌کند و با توضیح حافظهٔ دینامیک و معماری انتقال دانش به فراگیران کمک می‌کند با مباحث عمیق حوزهٔ یادگیری ماشین آشنا شوند و بتوانند با این دانش درآمد کسب کنند. ‌

در دنیای کسب‌وکار امروز، تحصیلات دانشگاهی برای حفظ ارزش شما به‌عنوان نیروی کار بااستعداد و کارآمد کافی نیستند. برای‌ اینکه مزیت رقابتی شخصی خود را حفظ کنید، باید بر آموزش مستمر و مادام‌العمر خود سرمایه‌گذاری کنید. خانواده بزرگ مجتمع فنی تهران هرساله به هزاران نفر کمک می‌کند تا در مسیر شغلی خود پیشرفت کنند.

اگر شاغل هستید و وقت ندارید در دوره‌های آموزشی حضوری شرکت کنید، مجتمع فنی تهران گزینه‌هایی عالی برای آموزش مجازی، آنلاین، آفلاین و ترکیبی ارائه می‌دهد. با شرکت در دوره‌های کوتاه‌مدت مجتمع فنی تهران و دریافت مدارک معتبر و بین‌المللی می‌توانید با اعتماد به نفس مسیر ترقی را طی کنید و در سازمان خود به مهره‌ای ارزشمند تبدیل شود.

منابع: لینکدین و گیت‌هاب

مترجم: بهناز دهکردی

پرسش‌های متداول

در تحلیل روند آموزش از چه روش‌های یادگیری عمیق می‌توان بهره برد؟

روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق مانند روش «ماشین بردار پشتیبانی» و Naïve Bayes به‌طور مکرر در مورد داده‌های آموزشی مورد استفاده قرار می‌گیرند. این دو روش باعث گسترش و افزایش استفاده از یادگیری ماشین در تکثیر داده‌ها و ساخت الگویتم‌های جدید یادگیری شده‌اند.

یادگیری عمیق چیست و چه تأثیری در فرایند آموزش دارد؟

یادگیری عمیق در واقع نوعی از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی انسان الهام گرفته است. یادگیری عمیق به مدل‌های محاسباتی که دارای چندین لایهٔ پردازشی هستند امکان می‌دهد نمایش داده‌ها را با سطوح مختلف انتزاع آنها یاد بگیرد. در یادگیری عمیق دو جنبهٔ کلیدی وجود دارد که عبارت‌اند از:

• مدل‌هایی تشکیل‌شده از چند لایهٔ یا مرحلهٔ پردازش داده‌های غیرخطی
• روشی برای نظارت یا یادگیری بدون نظارت از ویژگی‌های لایه‌های بالاتر و انتزاعی‌تر

یادگیری عمیق در کاربردهای پیچیده‌ای مانند تشخیص صدا و تصویر پیشرفت‌های مهمی داشته است و به همین دلیل توجه به آن در حوزه‌های مختلف از جمله حوزه‌ آموزش افزایش یافته است. در واقع محققان در بسیاری از زمینه‌های تحقیقاتی از یادگیری عمیق استفاده می‌کنند.