De rol van toepassingen voor natuurlijke taalverwerking in de onderwijssector

De rol van toepassingen voor natuurlijke taalverwerking in de onderwijssector

Het onderwijssysteem verandert voortdurend, waarbij docenten in het hele land nieuwe strategieën gebruiken naarmate er nieuw onderzoek beschikbaar komt. De rigide formule die decennia geleden werd gebruikt om onderwijs te geven, wordt niet meer gebruikt in plaats daarvan wordt het nu gezien als een interactief proces waarin zowel de leraar als de student actief deelnemen. Bovendien moeten leraren zich kunnen aanpassen aan de behoeften van elke leerling in de klas, omdat er veel verschillende leerstijlen zijn.

De leerlinggerichte benadering is een van de redenen waarom NLP zo goed previous bij de hedendaagse leerbenaderingen en waarom zoveel leraren het fulfilled sizeable outcome toepassen in hun klaslokalen. Laten we NLP nader bekijken en bespreken wat het is en hoe het kan worden toegepast op onderwijs en leren.

NLP definiëren

Het gebied van de informatica dat bekend staat als “natuurlijke taalverwerking” (NLP) is meer in het bijzonder het gebied van “kunstmatige intelligentie” (AI). NLP in kunstmatige intelligentie houdt zich bezig achieved het verschaffen van desktops fulfilled het vermogen om geschreven en gesproken woorden te begrijpen zoals mensen.

NLP combineert statistische modellen, machinaal leren en deep understanding-modellen achieved computerlinguïstiek – op regels gebaseerde modellering van menselijke taal. Met deze technologieën kunnen desktops nu menselijke taal in tekst of audiogegevens verwerken en volledig “begrijpen” wat er wordt gezegd of geschreven, inclusief de bedoelingen en gevoelens van de spreker of schrijver.

Computerprogramma’s die tekst tussen talen vertalen, reageren op gesproken commando’s en vatten snel grote hoeveelheden tekst samen, zelfs in realtime, en worden mogelijk gemaakt door NLP. U hebt waarschijnlijk NLP gebruikt through spraakgestuurde GPS-apparaten, digitale assistenten, spraak-naar-tekst dicteerprogramma’s, chatbots voor de klantenservice en andere consumentengemakken. Het gebruik van NLP in bedrijfsoplossingen breidt zich echter uit als middel om bedrijfsactiviteiten te stroomlijnen, de productiviteit van werknemers te verhogen en bedrijfskritieke techniques te stroomlijnen.

NLP gebruiken in de onderwijssector

In een onderwijsomgeving is mondelinge en schriftelijke taal verantwoordelijk voor een groot deel van de interactie en communicatie. Dit zorgt voor een logische verbinding tussen het gebruik van natuurlijke taalverwerking in het onderwijs. Nu NLP zijn nut heeft bewezen in een academische omgeving, worden nieuwe use-circumstances ontwikkeld.

Verbeterde lezing

Toepassingen voor natuurlijke taalverwerking in het onderwijs kunnen voordelen opleveren voor leerlingen die moeite hebben fulfilled hardop lezen in de klas. De NLP-algoritmen kunnen leesvaardigheidsproblemen bij studenten snel detecteren en kunnen onmiddellijke, automatische feedback geven around hoe ze kunnen verbeteren. Natuurlijk zou een leraar nooit de tijd of middelen hebben om dit soort feed-back te geven aan elke student in een klas vol leerlingen, en daarom wordt er steeds meer vraag naar NLP-oplossingen.

Het vermogen van NLP in het onderwijs om leerlingen te matchen satisfied leesmateriaal dat zowel veeleisend als productief voor hen is, is een bijkomend uitstekend kenmerk. Nogmaals, docenten zouden nooit de tijd hebben om dit zelfstandig te onderzoeken. Daarom worden NLP-oplossingen die dit kunnen doen zeer gewaardeerd.

Er is ook aangetoond dat, in tegenstelling tot conventionele formules zoals de Flesch-Kincaid Quality Amount-take a look at, NLP-technologie de leesscores van leerlingen nauwkeuriger kan beoordelen. Dit is een andere factor die bijdraagt ​​aan het toenemende gebruik van natuurlijke taalverwerkingstoepassingen programmeerinterface (API) oplossingen.

Samenvatting van een tekst

Automatisch samenvatten onder NLP reduceert de tekst tot zijn essentiële onderdelen. Het creëert een korte nieuwe versie die alleen de meest relevante informatie verzendt voor grote stukken ongestructureerde gegevens, zoals proefschriften en academische papers. Deze NLP-techniek wordt gebruikt om een ​​specifiek oeuvre samen te vatten en wordt op extractie gebaseerde samenvattingen genoemd.

Bij abstractiegebaseerde samenvattingen worden deep studying-algoritmen toegepast op ongestructureerde gegevens om de bestaande tekst te parafraseren en nieuwe passages of zinsdelen te creëren die niet in het originele document stonden.

Gebruik automatische samenvattingen op onderzoeks- of documentatieniveau om automatisch de meest relevante feiten uit een gegevensbron te extraheren en de bevindingen toe te voegen aan uw onderzoekspaper of database.

Motiverend gedrag

Een van de meest uitdagende taken die een leraar moet voltooien, is ongetwijfeld het inspireren van studenten om het werk en de studie te voltooien. Een leerling hoeft zich maar een korte periode te vervelen om de concentrate volledig te verliezen en de relaxation van de klas mee te slepen. Dit verklaart waarom het behouden van de interesse en motivatie van studenten zo’n belangrijk gewicht krijgt.

Natuurlijke taalverwerking is zo’n interessante technologische vooruitgang in het onderwijs geworden. De taal die docenten en studenten in een klas gebruiken om hun mentale toestanden te beschrijven tijdens de lesuren, kan worden geanalyseerd doorway NLP device mastering-technologie. Docenten kunnen dit onderzoek gebruiken om te zien hoe leerlingen reageren op hun instructie en wat er kan worden veranderd om het aantrekkelijker te maken.

Chatbots

Een vraag-beantwoordend design is op dezelfde manier geconstrueerd als een spraakherkenningsvolgorde-naar-volgorde-model. Het begint met het intypen van de mondelinge vragen of antwoorden van de scholar. Een ander onderdeel om te overwegen zijn chatbots, die kunnen fungeren als robotleraren en kunnen reageren op vragen satisfied behulp van conversatie-AI.

De volgende stap is het genereren van antwoorden of het evalueren van de antwoorden van de leerlingen doorway middel van een vraag-antwoordmodel. De resultaten worden teruggelezen aan de college student fulfilled behulp van tekst-naar-spraaksynthese. Om de leerling op zijn gemak te stellen, kunnen ze ontastbare eigenschappen zoals ijver, vriendelijkheid, warmte, vriendelijkheid en accent opnemen in de gesynthetiseerde stem.

Sentiment analyse

Het vaststellen van de betekenis van taal is het doel van semantische analyse in NLP. Het is een uitdagend onderwerp van natuurlijke taalverwerking waarvoor computersystemen nodig zijn om de zinsstructuur, woordinteracties en verschillende gerelateerde concepten te analyseren. Deze analyse legt de algemene betekenis en het onderwerp van de passage/document de betekenis van de afzonderlijke woorden in de tekst bloot.

Natuurlijke taalverwerkingssystemen gebruiken machinale leermodellen in sentimentanalyse om teksten te categoriseren op basis van de mate van onenigheid die ze vertegenwoordigen. De analyse kent passages toe aan drie categorieën: positief, negatief of neutraal, evenals tinten van mening in het midden.

Sentimentanalyse wordt gebruikt in de zakelijke en facts-analysesector om de publieke opinie op sociale media en andere platforms te volgen en om gebruikers- of klantfeedback te analyseren van de vele kanalen voor het kopen en krijgen van de hulp die klanten gebruiken om satisfied bedrijven te communiceren.

Het gedrag van studenten als reactie op de instructie die ze momenteel krijgen en op veranderingen in hun academische en sociale omgeving kan worden bestudeerd doorway bestuurders en personeel van onderwijsinstellingen met behulp van NLP-semantische en sentimentanalyse. Dit kan helpen bepalen of een specifiek leerplan of onderwijsstrategie goed wordt ontvangen en bij het lokaliseren van leerlingen die mogelijk problemen ondervinden.

Conclusie

NLP is een zegen voor de onderwijssector. Satisfied zijn ongelooflijke eigenschappen heeft NLP het onderwijslandschap drastisch veranderd. Dus, NLP in het onderwijs heeft het potentieel om revolutionair te zijn en even gunstig te zijn voor docenten en studenten. Daarnaast kan het docenten helpen de leeromgeving en de kwaliteit van het onderwijs binnen specifieke opdrachten te verbeteren. Hoewel het onderzoek zich nog in de beginfase bevindt, lijkt het erop dat NLP een zeer gunstig effect kan hebben op het leren.