L'intelligenza artificiale può aiutare a risolvere i problemi dei big data nell'istruzione?

Gli approfondimenti offerti dai dati possono aiutare a creare soluzioni ai problemi aziendali. Ma la gestione dei big data può sopraffare piuttosto che aiutare.

"Ci sono così tanti dati in giro in tutto ciò che stiamo facendo, e ora la quantità di dati che viene generata è così grande. Ma come si ottengono informazioni significative da questi dati?", ha detto a ZDNet Kavitha Prasad, vicepresidente e direttore generale di Datacenter, AI e strategia e esecuzione del cloud di Intel. S

"È oltre umanamente possibile in questo momento sedersi con i dati e capire non solo cosa dicono i dati, ma il interrelazione tra i diversi insiemi di dati che vengono raccolti e per capire quali approfondimenti aziendali sono nascosti dietro questi dati".

Questo problema non riguarda solo le aziende tecnologiche. Anche il settore dell'istruzione deve affrontare sfide nella gestione, protezione ed estrazione di valore dai big data.

In che modo le scuole possono implementare l'intelligenza artificiale per migliorare i risultati degli studenti?

Intelligenza artificiale può consentire di risolvere i problemi dei big data.

Ad esempio, Intel ha collaborato con Aible per utilizzare l'intelligenza artificiale per aiutare la Nova Southeastern University. Aible può rilevare, esplorare e ottimizzare i dati attraverso l'intelligenza artificiale.

Prasad ha affermato che l'università voleva informazioni basate sui dati su due questioni principali: migliorare la fidelizzazione degli studenti universitari e ottimizzare il benessere degli studenti. Intel e Aible, in collaborazione con Dell, hanno implementato l'intelligenza artificiale sui set di dati della scuola. Questo progetto ha identificato modi per potenzialmente ridurre l'abbandono degli studenti del 17% tra 15 giorni.

 Don Rudawsky, vicepresidente dell'efficacia istituzionale di Nova Southeastern, ha scritto in un caso di studio di Aible evidenziando il progetto:

Durante un incontro di un'ora, siamo passati da un set di dati non elaborati all'esplorazione di approfondimenti nei dati evidenziati automaticamente da Aible, alla creazione e persino all'implementazione di un modello predittivo. La collaborazione con consulenti accademici e finanziari ci ha aiutato a ottimizzare ulteriormente i modelli e li ha resi più utili, ma siamo passati dall'inizio alla fine dai dati grezzi al modello distribuito in così poco tempo tempo.

Raggiungere un risultato aziendale in 15 giorni è "enorme", ha aggiunto Prasad.

Le aziende e l'università hanno raggiunto questi risultati eseguendo circa 500 modelli di intelligenza artificiale in sei progetti. Ogni progetto ha richiesto circa 25 minuti per essere elaborato. Utilizzando i processori Xeon Scalable in tandem con la tecnologia di Aible, gli sviluppatori possono eseguire applicazioni senza gestire i server, ha affermato Intel.

Intel e Aible hanno iniziato a lavorare insieme attraverso la Disruptor Initiative di Intel. Il programma consente alle startup e alle aziende affermate di accedere alle soluzioni e alle tecnologie Intel.

La partnership offre "quella forza Intel a queste startup per assicurarsi che le loro tecnologie possano essere sfruttate ampiamente in tutti i settori", ha affermato Prasad.

Aible ha anche lavorato con clienti della scuola primaria e secondaria che desideravano ottenere informazioni sulla fidelizzazione degli studenti.

"Aible ci ha aiutato a identificare in modo proattivo gli studenti che se ne stavano andando per motivi a cui potevamo rivolgerci conservarli", ha affermato Hywel Benbow, vicepresidente senior dei dati globali e dell'analisi presso GEMS Education.

"Quando si tratta di K-12, ridurre al minimo il tasso di abbandono di per sé è interessante, ma Aible ci ha aiutato a distinguere dove e come potremmo agire per ridurre il tasso di abbandono e mappare direttamente l'impatto economico dell'assunzione di quelli consigliati Azioni."

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VEDERE: Cos'è un ingegnere di intelligenza artificiale?

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Esecutivo: l'intelligenza artificiale sarà in "tutti i regni della vita umana"

Man mano che l'intelligenza artificiale si espande, anche le domande in giro utilizzando la tecnologia in modo etico.

"L'intelligenza artificiale è buona quanto lo sono i dati e l'intelligenza artificiale fornisce previsioni", ha affermato Prasad. "È ancora predittivo." 

E spetta agli esseri umani condurre l'analisi rischio-beneficio di previsioni imprecise.

"Riconosciamo che ci sono molte implicazioni associate a queste tecnologie di intelligenza artificiale e siamo concentrati per assicurarci che vengano utilizzate per il bene sociale", ha affermato.

Prasad ha aggiunto che Intel segue "un processo di revisione continuo e rigoroso" per i progetti che utilizzano l'intelligenza artificiale.

Prasad prevede inoltre che l'intelligenza artificiale presto "avrà un impatto su ogni aspetto della vita umana".

"La proliferazione dell'IA è solo in espansione ed è molto interessante vedere dove le aziende stanno cercando di utilizzare tecniche come l'IA per raggiungere migliori risultati aziendali, sia nel contesto dell'istruzione per la fidelizzazione degli studenti o per capire quali programmi hanno senso dal punto di vista degli studenti.

"Siamo solo sulla punta dell'iceberg", ha continuato. "È solo all'inizio, ma alla fine si espanderà molto di più in tutti i regni della vita umana".