“`html

Обзор исследования машинного обучения в дополненной реальности для образования

Исследование показывает, как машинное обучение (МО) развивает дополненную реальность (ДР) в различных образовательных областях, усиливая визуализацию объектов и возможности взаимодействия. Оно обсуждает применение МО в ДР от дошкольного до университетского образования. Исследуются модели МО, такие как метод опорных векторов, сверточные нейронные сети и искусственные нейронные сети в образовании через ДР. Особое внимание уделяется вызовам, решениям и перспективам дальнейших исследований, подчеркивая необходимость использования ДР для решения традиционных образовательных проблем и улучшения сотрудничества. С помощью всестороннего анализа МО в ДР данное исследование нацелено на руководство будущими исследованиями и разработками в образовательных технологиях.

Анализ МО в ДР для образования

Медицинское образование – важное применение МО в ДР, улучшая хирургическую подготовку и анализ данных пациентов. Воздействие ДР на учебный процесс исследовалось, но часто без фокуса на модели МО. Различные исследования обсуждают модели МО, такие как сверточные нейронные сети, искусственные нейронные сети и метод опорных векторов в ДР для здравоохранения, сельского хозяйства и электронного обучения, подчеркивая как достижения, так и ограничения. Идентифицированы вызовы интеграции МО и ДР, особенно в технических аспектах. Исследование подчеркивает необходимость детального изучения моделей МО в ДР в различных образовательных областях, учитывая их преимущества, ограничения и развивающиеся тенденции в этой междисциплинарной области.

Обзор техник машинного обучения

МО, подразделение искусственного интеллекта, автоматизирует создание аналитических моделей с использованием обучающих данных. Этот процесс критически важен для различных приложений, таких как распознавание изображений и речи, интеллектуальные ассистенты и автономные транспортные средства. МО можно разделить на четыре типа: Обучение с учителем, использующее размеченные данные для задач регрессии и классификации; Обучение без учителя, выявляющее закономерности без размеченных данных; Полу-надзорное обучение, комбинирующее размеченные и неразмеченные данные; и Обучение с подкреплением, где агенты учатся оптимальным поведением через взаимодействие с окружающей средой методом проб и ошибок. Каждый тип использует различные алгоритмы для разнообразных прикладных областей.

Введение в дополненную реальность

ДР совмещает цифровую информацию с физическим миром, улучшая опыт пользователя без отрыва от окружения. Доступные через устройства, такие как смартфоны и планшеты, приложения ДР предлагают захватывающие 3D-впечатления с минимальным оборудованием. ДР используется в различных образовательных средах, от начального до высшего образования, и приносит пользу разнообразным группам учащихся, включая лиц со специальными потребностями. Существуют три основных типа систем ДР: Маркерная ДР, использующая QR-коды или штрихкоды; Безмаркерная ДР, опирающаяся на окружение для позиционирования; и Местно-ориентированная ДР, которая предоставляет контент в зависимости от физического расположения пользователя. Интеграция моделей машинного обучения с ДР дополнительно обогащает образовательные процессы.

Техники машинного обучения для образования в ДР

В образовательных приложениях ДР различные техники машинного обучения улучшают образовательный опыт. Метод опорных векторов классифицирует данные путем разделения классов гиперплоскостями, улучшая понимание учащихся. Метод k-ближайших соседей классифицирует новые примеры на основе хранящихся данных, полезен в различных областях. Искусственные нейронные сети решают сложные нелинейные задачи и используются в ДР для отслеживания объектов и визуализации. Сверточные нейронные сети автономно выявляют черты и необходимы для задач распознавания речи и лиц. Интеграция МО, таких как метод опорных векторов и сверточные нейронные сети, в приложения ДР показала многообещающие результаты в улучшении образовательного опыта, оценки моторных навыков и интерактивного обучения.

Обучение с учителем и обучение без учителя в ДР

В 2019 году исследователи исследовали распознавание жестов в ДР для образования детей с использованием метода опорных векторов для статических жестов и скрытых моделей Маркова для динамических, улучшая взаимодействие между физическими жестами и виртуальным обучением. В 2022 году появилось мобильное приложение ARChem для помощи студентам по химии, комбинирующее ДР, искусственный интеллект и машинное обучение для задач, таких как коррекция уравнений и резюмирование текста. Еще одним изобретением 2022 года стал интерактивный учебник мультиметра с использованием ДР и глубокого обучения, интегрирующий TensorFlow с Unity 3D для распознавания компонентов в реальном времени и направляемого обучения, демонстрируя потенциал машинного обучения и ДР в техническом образовании.

Заключение

Данное исследование предоставляет обзор текущих применений МО в ДР для образования, но по-прежнему существует множество исследовательских и развивающихся возможностей. Будущие исследования должны сосредоточиться на изучении предметно-специфических применений, таких как математика и приобретение языка, интегрируя механизмы обратной связи в реальном времени для улучшения результатов обучения. Решение этических вопросов, таких как конфиденциальность и алгоритмический уклон, имеет решающее значение по мере того, как МО в ДР становится более интегрированным в образовательные среды. Оценка влияния МО в ДР на вовлеченность студентов и результаты обучения в реальных средах является ключевой для его эффективной реализации. Междисциплинарное взаимодействие между экспертами по МО, педагогами и психологами будет критически важным для обретения всестороннего понимания и оптимизации эффективности применения ДР в образовании.

Источник изображения

“`