교육을 위한 IoT: IoT가 학생들의 학습을 향상시킬 수 있는 3가지 방법

대화형 화이트보드에서 학교 캠퍼스의 물리적 공간에 액세스하는 데 사용되는 스마트 카드에 이르기까지, 교육의 IoT는 우리가 상상할 수 있는 것보다 더 많은 방식으로 전통적인 학습을 방해하고 있으며 앞으로도 계속 그렇게 할 것이다.

다음은 IoT가 교육을 혁신하는 3가지 방법입니다.

 

1. 학생들의 참여도 증가

연구에 따르면 학생들은 내용의 20%만 딱딱하고 새로운 자료인 반면 나머지 80%는 이미 알고 있는 지식에 의존할 때 더 잘 배운다. 하지만, 교사들이 그들의 수업 계획을 설계할 때 직면하는 문제 중 일부는 그들의 학생들이 이미 무엇을 배웠는지 혹은 그들이 새로운 자료를 얼마나 빨리 습득하고 있는지 확실히 알 수 없다는 것이다. 

 

IoT 시스템에서 지속적인 데이터 수집을 사용하여 교사는 학생들이 교육 과정에서 주의를 기울이고 진행 중인 시간과 중단된 시간을 확인할 수 있습니다. 

 

AI CNN(Convolutional Neural Networks)을 사용하여 학생의 얼굴 표정을 식별하고 분류하여 학생이 줌 브레이크아웃 룸이나 대형 강의실에서 흥미를 잃었을 때 교사가 경고를 받을 수 있다. 만약 학생이 집중력을 잃는다면, 선생님들은 스마트 화이트보드나 다른 발표 도구를 사용하여 그들의 학생들이 수업에서 어디에 갇혀 있는지 정확히 볼 수 있다.

 

2. 맞춤형 학생 중심 교육과정

사람들은 전통적인 "한 사이즈" 교육 모델이 모든 것에 맞지 않는다는 것을 깨달으면서, 코로나19 팬데믹이 시작된 이후 개인화된 교육이 점점 더 널리 퍼지고 있다. 교사는 IoT 센서의 데이터를 사용하여 관련 없는 전체 수업 콘텐츠와 달리 개별 학생의 필요에 대한 관련 수업을 계획할 수 있다. 

 

이를 위한 한 가지 방법은 질문에 답할 때 학생의 정확도에 따라 커리큘럼 내용과 속도를 개인화하는 스마트 교육 로봇을 사용하는 것이다. 학생 중심 커리큘럼을 만들기 위해 교육에 IoT를 사용하는 것은 교사들이 교실에서 무엇이 작동하고 무엇이 작동하지 않는지에 대한 더 깊은 통찰력을 가질 수 있게 하여 그들의 가르침을 훨씬 더 예외적으로 만들 수 있게 한다. 

3. 몰입형 언어 학습 경험

제2외국어 또는 제3외국어를 배우는 것은 많은 학교에서 흔한 일이 되고 있지만, 그 과정은 과정을 통해서든 앱을 통해서든 위압적으로 보일 수 있다. 학생들은 온라인 과정과 "현실적인" 말하기 웹사이트를 더듬어 가는 대신 VR 고글을 사용하고 그들이 배우고 있는 언어의 세계에 몰입할 수 있다. VR 고글은 학생들이 애니메이션 인물과 상호 작용하고 대상 언어로 말할 수 있게 해준다. 학생들은 또한 그들이 배우고 있는 언어가 지배적인 언어인 나라들을 가상으로 여행할 수 있고 그 나라의 문화에 몰입할 수 있다.

결론

우리의 세상이 발전함에 따라, 우리는 가능한 가장 개인화된 그리고 관련성 있는 접근법을 사용하여 학생들을 교육하는 것이 중요하다. 교육의 IoT는 우리가 그것을 하도록 도울 수 있다.

 

모바일 인공지능을 사용하여 더 스마트한 앱을 구축

 

모바일 인공지능이 이미 맹렬한 속도로 진행되고 있는 모바일 앱 개발 게임을 방해하고 있다. 2020년에 모바일 AI 부문의 평가액은 21억 4천만 달러에 달했고, 그 숫자는 2026년까지 4.5배 증가할 것으로 예상된다. 모바일 인공지능이 여기에 머물러 있다고 해도 무방할 텐데, 이 혁신적인 기술이 모바일 앱 개발에 어떻게 활용되는지 알아보자.

 

모바일 인공지능의 이점 이해

모바일 인공지능은 사용자를 위해 모바일 기술을 더 똑똑하고 기능적으로 만드는 것을 목표로 한다. 모바일 AI의 힘을 보여주는 잘 알려진 예로는 아마존의 알렉사 쇼핑 제품이 있는데, 이 제품은 아마존을 위해 수많은 시간의 고객 지원 불평 작업을 자유롭게 해주었다. UX 수준에서, 그것은 또한 최종 사용자들에게 눈에 띄는 삶의 질 향상을 제공했다.

가장 중요한 산업 성장은 AI 가상 비서 기술에서 비롯될 가능성이 크다. 시리와 알렉사와 같은 차세대 AI 비서의 놀라운 성공은 기술의 보유력을 보여준다. 차세대 모바일 장치의 AI 지원 프로세서는 언어 번역기, 상황 인식 AI 비서, AR 및 VR 향상, 향상된 보안 기능과 같은 다양한 지능형 솔루션이 사전 패키지로 제공됩니다. 이러한 앱과 온보드 솔루션의 미래는 높은 확장성과 타사 모바일 애플리케이션과의 통합으로 개발자에게 완전한 기능을 갖춘 AI 개발 생태계를 제공하는 것이다.

스마트폰, 드론, 카메라 & 이미징, 로봇 공학, 자동차, 클라우드 컴퓨팅 등 관련 분야에 대한 예측도 모바일 AI 기술의 폭발적인 성장을 보여준다. 소비자 드론 기술에 제한을 두려는 미국과 다른 서방 국가들의 시도에도 불구하고, 드론 분야는 AI가 가능한 모바일 프로세서의 가용성과 함께 기하급수적으로 성장할 것으로 보인다. 차세대 드론은 AI 지원 사진, AI 자동 조종 및 내비게이션, 표면 지도 및 GPS 및 더 많은 애플리케이션과 같은 가정 및 기업 사용자에게 놀라운 기능을 제공합니다.

차세대 인공지능이 인공지능 앱 개발 파이프라인에서 수많은 인력을 제거할 수 있는 가능성은 아무리 강조해도 지나치지 않다. AI는 프로그래머가 플랫폼 간에 소프트웨어를 이식하고 인간 테스터가 한 번 수행한 수동 오류 검사 및 문제 해결의 상당 부분을 제거하는 등 이전에는 많은 시간과 비용이 소요되었던 장애를 극복할 수 있도록 도와준다.

 

AI가 어떻게 당신의 앱을 더 똑똑하게 만드나요?

더 젊고 기술적으로 문맹인 세대가 나이가 들면서 전체 모바일 사용자 수가 계속 증가함에 따라 맞춤화와 같은 기능에 대한 수요가 급증했다.

과거 UI는 앱 개발자가 1자 방식으로 처리했지만, 이제는 많은 앱 개발자가 스마트폰 제조사의 온보드 UI를 활용해 사용자 인터페이스를 제공하는 사례가 됐다. 이들 제조사에는 AI가 가능한 프로세서가 포함돼 있어 스마트폰은 사용자 행동을 분석하고 사용자 손가락 크기의 변화를 고려해 인터페이스의 버튼을 몇 밀리미터씩 누르기 등 사용자 경험을 개선하기 위해 앱 인터페이스의 실시간 맞춤화를 수행할 수 있다.

인공지능은 기계 학습, 인식 기술, 생체 인식 및 음성 기술을 통해 모바일 개발에 놀라운 새로운 가능성을 제공한다.

기계 학습

많은 기업들이 머신러닝 개발에 많은 돈을 투자한 데에는 업셀과 크로스셀로 이어지는 사용자 행동을 예측하고 최적화하는 머신러닝 패러다임의 능력이 있다.

스포티파이 USA, Inc.의 주력 애플리케이션인 스포티파이의 성공의 상당 부분은 머신러닝 통합에서 비롯되었다. Spotify는 앱이 부팅될 때 고객의 관심과 관련된 새로운 릴리스와 같은 맞춤형 재생 목록과 주목을 끄는 콘텐츠를 제공합니다. 머신러닝은 최종 사용자의 앱 사용 경험을 전반적으로 개선하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 컨텍스트를 사용하여 적절한 콘텐츠를 제공하여 총 사용 시간을 단축함으로써 사용자가 더 많은 것을 얻을 수 있도록 지원합니다.

사용자가 앱을 사용한 기간과 같은 메트릭에 의해 주도되는 매우 경쟁적인 앱 시장에서 머신러닝은 사용자를 즐겁게 하고 참여시킬 수 있게 하여 관련 메트릭이 구글 플레이와 앱스토어에서 더 높은 순위를 차지하도록 한다.

온라인 소매업체는 머신러닝을 사용하여 고객이 이미 구매한 제품, 고객과 다른 사용자 간의 관계, 사이트 또는 애플리케이션에서의 고객의 행동 및 기타 많은 요소와 같은 다양한 메트릭을 기반으로 고객에 대한 프로파일을 생성합니다. 

 

이 데이터를 사용하여 소매업체는 고객의 관심사에 따라 권장되는 제품 세트를 제공합니다. 예를 들어, 아마존은 고객이 구매할 가능성이 높은 제품과 연결하기 위해 머신러닝을 광범위하게 활용한다. 기계 학습은 최종 사용자가 사이트 또는 앱을 사용한 경험에서 배송 일정이 최적화된 방식에 이르기까지 Amazon 물류 워크플로우의 모든 단계에 존재한다.

우버와 같은 주요 운송 업체들은 운전자들에게 도로에 대한 최신 정보를 제공하기 위해 물류 앱에 기계 학습을 구현한다. 기계 학습 솔루션은 잠재적인 교통 체증에 최적화하여 운전자가 가능한 가장 빠른 경로를 예측하는 데 도움이 됩니다. ML 기반 애플리케이션은 과거 데이터를 활용하여 도로 상태에 대한 추론을 수행함으로써 실시간 교통 정보를 과거 예측에 연결하여 가장 정확한 추측을 할 수 있다.