Применение машинного обучения в дополненной реальности для развития образования: существующие приложения, проблемы и перспективы.

 Advancing Education through Machine Learning-Powered Augmented Reality: Current Applications, Challenges, and Future Directions

“`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

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…