هل يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في حل مشاكل البيانات الضخمة في التعليم؟

يمكن أن تساعد الرؤى التي تقدمها البيانات في إنشاء حلول لمشاكل العمل. لكن إدارة البيانات الضخمة يمكن أن تطغى بدلاً من أن تساعد.

"هناك الكثير من البيانات الموجودة في كل ما نقوم به ، والآن أصبحت كمية البيانات التي يتم إنشاؤها كثيرًا جدًا. ولكن كيف يمكنك الحصول على رؤى ذات مغزى من هذه البيانات؟ "قالت كافيثا براساد ، نائبة رئيس إنتل والمدير العام لمركز البيانات والذكاء الاصطناعي وتنفيذ السحابة والاستراتيجية ، لـ ZDNet. س

"من غير الممكن بشريًا الآن الجلوس مع البيانات ومعرفة ليس فقط ما تقوله البيانات ، ولكن أيضًا العلاقة المتبادلة بين مجموعات البيانات المختلفة التي يتم جمعها ، ومعرفة الرؤى التجارية المخفية وراء هذه البيانات ".

لا تؤثر هذه المشكلة على شركات التكنولوجيا فقط. يواجه قطاع التعليم أيضًا تحديات في إدارة وحماية واستخراج القيمة من البيانات الضخمة.

كيف يمكن للمدارس نشر الذكاء الاصطناعي لتحسين نتائج الطلاب؟

الذكاء الاصطناعي يمكن أن تجعل من الممكن حل مشاكل البيانات الضخمة.

على سبيل المثال ، تعاونت Intel مع Aible لاستخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدة جامعة Nova Southeastern. يمكن لـ Aible استشعار البيانات واستكشافها وتحسينها من خلال الذكاء الاصطناعي.

قال براساد إن الجامعة تريد رؤية قائمة على البيانات حول مسألتين أساسيتين: تحسين استبقاء الطلاب الجامعيين وتحسين رفاهية الطلاب. قامت Intel و Aible ، بالتعاون مع Dell ، بنشر الذكاء الاصطناعي في مجموعات بيانات المدرسة. حدد هذا المشروع طرقًا محتملة انخفاض معدل تناقص الطلاب بنسبة 17٪ في 15 يومًا.

 كتب دون رودوسكي ، نائب رئيس الفعالية المؤسسية في Nova Southeastern ، في دراسة حالة Aible تسلط الضوء على المشروع:

خلال اجتماع مدته ساعة واحدة ، انتقلنا من مجموعة بيانات أولية إلى استكشاف الرؤى في البيانات التي تم تمييزها تلقائيًا بواسطة Aible ، إلى إنشاء نموذج تنبؤي وحتى نشره. ساعدنا التعاون مع مستشاري المساعدة الأكاديمية والمالية على تحسين النماذج و جعلها أكثر فائدة - لكننا انتقلنا من البيانات الأولية إلى النموذج المنشور في مثل هذا القدر القصير من وقت.

وأضاف براساد أن تحقيق نتيجة عمل خلال 15 يومًا "ضخم".

حققت الشركات والجامعة هذه النتائج من خلال تشغيل حوالي 500 نموذج للذكاء الاصطناعي عبر ستة مشاريع. استغرق كل مشروع حوالي 25 دقيقة للمعالجة. قالت إنتل إن استخدام معالجات Xeon Scalable جنبًا إلى جنب مع تقنية Aible ، يمكن للمطورين تشغيل التطبيقات دون إدارة الخوادم.

بدأت Intel و Aible العمل معًا من خلال مبادرة Disruptor من Intel. يتيح البرنامج للشركات الناشئة والشركات القائمة الوصول إلى حلول وتقنيات إنتل.

وقال براساد إن الشراكة تمنح "قوة إنتل تلك للشركات الناشئة للتأكد من إمكانية الاستفادة من تقنياتها على نطاق واسع عبر الصناعات".

عملت Aible أيضًا مع العملاء في K-12 الذين أرادوا الحصول على رؤى حول الاحتفاظ بالطلاب.

"ساعدتنا Aible بشكل استباقي في التعرف على الطلاب الذين كانوا يغادرون لأسباب يمكننا مخاطبتها قال هيويل بينبو ، نائب الرئيس الأول للبيانات والتحليلات العالمية في GEMS Education.

"عندما يتعلق الأمر بـ K-12 ، فإن تقليل الاضطراب بحد ذاته أمر مثير للاهتمام ، ولكن Aible ساعدنا في تحديد المكان وكيف يمكننا العمل للحد من الاضطراب ورسم خريطة مباشرة للتأثير الاقتصادي لأخذ تلك الموصى بها أجراءات."

---

يرى: ما هو مهندس الذكاء الاصطناعي؟

---

مسؤول تنفيذي: الذكاء الاصطناعي سيكون في جميع مجالات الحياة البشرية

مع توسع الذكاء الاصطناعي ، تتوسع الأسئلة من حوله باستخدام التكنولوجيا أخلاقيا.

قال براساد: "الذكاء الاصطناعي جيد مثل البيانات ، والذكاء الاصطناعي يعطي تنبؤات". "ما زالت تنبؤية." 

والأمر متروك للبشر لإجراء تحليل المخاطر والفوائد للتنبؤات غير الدقيقة.

وقالت: "نحن ندرك أن هناك الكثير من الآثار المرتبطة بتقنيات الذكاء الاصطناعي هذه ، ونحن نركز على التأكد من استخدامها من أجل الخير الاجتماعي".

وأضاف براساد أن إنتل تتبع "عملية مراجعة مستمرة وصارمة" للمشاريع التي تستخدم الذكاء الاصطناعي.

يتوقع براساد أيضًا أن الذكاء الاصطناعي سيؤثر قريبًا على كل جانب من جوانب حياة الإنسان.

"يتوسع انتشار الذكاء الاصطناعي ، ومن المثير جدًا أن نرى أين تحاول الشركات استخدام تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تحقيق نتائج أعمال أفضل - سواء كان ذلك في سياق التعليم للاحتفاظ بالطلاب أو معرفة البرامج ذات المعنى من منظور الطالب.

وتابعت: "نحن فقط على قمة جبل الجليد". "لقد بدأت للتو ، ولكن في النهاية ، ستتوسع كثيرًا في جميع مجالات الحياة البشرية."