たとえばポートランド州立大学は機械学習を使用して、学生が卒業への最も効果的な経路を見つけるための支援をしているという。
優秀な卒業生のコース履歴をたどり、それを現在の学生に提示することで、学位取得に向けた最適な学習経路を個別に提供できる仕組みとなっている。
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機械学習を通じて学生体験を向上させるための6つのステップ
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ガイダンスの改善を機械学習が支援
また、機械学習の利用によって、教育機関は学生に対する回答やガイダンスをタイムリーに行うことが可能になる。
セントルイス大学はチャットボットのプラットフォームを構築し、学生の生産性とキャンパス内におけるエンゲージメントを向上させた。
学生はウェブサイト、テキストメッセージ、キャンパス全体に設置されたAmazon Echoデバイスなど、さまざまな手段を通して、大学について何百もの質問をし、即座に回答を得ることが可能になる。
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ほかにも学生に対するサポートの拡充やコスト削減をはたした事例があるが、詳細は下記のリンクからダウンロードできる資料を参照いただきたい。教育機関が機械学習を取り込む際のヒントも載っているので、機械学習を使った学生体験の向上について知るための良い手引きとなるだろう。
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機械学習を通じて学生体験を向上させるための6つのステップ
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