Virtualūs asistentai, pagrįsti dirbtiniu intelektu – tai programinė įranga, kuri naudoja dirbtinį intelektą (DI) užduotims atlikti ir informacijai teikti. Šios priemonės naudoja tokias technologijas kaip natūralios kalbos apdorojimas (NLP, angl. natural language processing), mašininis mokymasis ir kartais net dirbtinis emocinis intelektas, kad suprastų vartotojo nurodymus ir atsakytų į juos dialogo forma.
Virtualūs asistentai
DI pagrįstas virtualus asistentas yra programinė įranga, kuri naudoja dirbtinį intelektą užduotims atlikti ir informacijai teikti. Šios priemonės naudoja tokias technologijas kaip natūralios kalbos apdorojimas (NLP, angl. natural language processing), mašininis mokymasis ir kartais net dirbtinis emocinis intelektas, kad suprastų ir reaguotų į vartotojo nurodymus dialogo forma. Aukštajame moksle virtualūs asistentai ir pokalbių robotai , skirti padėti studentams, dėstytojams ir administraciniam personalui automatizuoti užduotis, teikti informaciją ir pagerinti bendrą mokymosi patirtį.
Priemonių pavyzdžiai:
Prisitaikančios mokymosi platformos
Prisitaikančios mokymosi platformos (ALP, Adaptive Learning Platforms) yra švietimo technologijos, skirtos personalizuoti kiekvieno besimokančiojo mokymosi patirtį. Jos naudoja duomenis ir algoritmus, kad pritaikytų mokymosi medžiagos turinį, tempą ir sudėtingumą, atsižvelgdamos į individualius besimokančiojo poreikius ir rezultatus.
Priemonių pavyzdžiai:
DI pagrįsti vertinimo įrankiai
Dirbtinį intelektąu pagrįsti vertinimo įrankiai – tai programinės įrangos priemonės, kuriose dirbtinis intelektas naudojamas studentų pasiekimams vertinti ir gerinti. Šios priemonės automatizuoja vertinimą, suteikia personalizuotą mokymosi patirtį, aptinka plagijavimą, teikia nuolatinį grįžtamąjį ryšį ir gali būti pritaikytos dideliems duomenų kiekiams apdoroti. Jomis siekiama, kad vertinimai švietimo srityje būtų veiksmingesni, objektyvesni ir labiau pritaikyti prie individualių poreikių.
Priemonių pavyzdžiai:
Turinio rekomendacinės sistemos
Švietimo turinio rekomendacinės sistemos – tai algoritmai, skirti siūlyti studentams atitinkamus švietimo išteklius, atsižvelgiant į jų mokymosi pageidavimus, elgseną ir sąveiką. Šios sistemos analizuoja duomenis, kad pateiktų personalizuotas rekomendacijas, pavyzdžiui, kursus, straipsnius, vaizdo įrašus ir kitą mokymosi medžiagą, ir taip pagerintų mokymosi patirtį. Pritaikydamos turinį individualiems poreikiams, šios sistemos siekia pagerinti mokinių įsitraukimą, motyvaciją ir akademinius rezultatus.
