Intelligenza artificiale è un termine generico che si riferisce a sistemi o macchine che imitano l’intelligenza umana.
L’Ai rappresenta un campo in costante evoluzione che mira a creare sistemi in grado di emulare l’intelligenza umana attraverso l’elaborazione di dati e il ragionamento automatico.
Questa tecnologia ha trovato ampie applicazioni in svariati settori, e uno di quelli che ne ha beneficiato notevolmente è l’e-learning. L’e-learning, o apprendimento online, ha rivoluzionato il modo in cui le persone acquisiscono conoscenze e competenze.
Due tecnologie legate all’intelligenza artificiale e che servono a migliorarla (sempre nell’ambito dell’e-learning) sono il Machine Learning (ML) e il Deep Learning (DL).
In questo articolo esploreremo le differenze tra Machine learning e Deep learning e analizzeremo come entrambi possono essere impiegati nell’e-learning, contribuendo a migliorare l’esperienza di apprendimento online.
Cosa trovi in questo articolo:
Intelligenza artificiale e Machine learning
Il Machine learning è un ramo dell’intelligenza artificiale che permette di migliorare l’esperienza di apprendimento e di utilizzo del portale e-learning, personalizzandola sulle esigenze e sugli obiettivi di ogni singolo utente.
“Machine Learning” significa letteralmente “apprendimento automatico”. Il suo significato originario era inteso come “la capacità di una macchina di apprendere senza essere programmata esplicitamente”.
Quindi questa tecnologia consente, attraverso un algoritmo, di apprendere dati dagli utenti, in diverse situazioni, analizzandone il comportamento, le risposte ai quiz e le preferenze sugli argomenti, per creare poi delle risorse ad hoc per ognuno di loro.
Applicandolo alla formazione online, avremo che più un utente utilizzerà la piattaforma e-learning, più l’intelligenza artificiale acquisirà informazioni su di lui e sulle sue abitudini, con lo scopo di creare un apprendimento personalizzato.
Gli algoritmi nel campo del machine learning utilizzati nell’e-learning possono essere suddivisi in due categorie principali: algoritmi di apprendimento supervisionato e algoritmi di apprendimento non supervisionato.
Vediamo ora insieme quali sono e per quali aspetti si differenziano.
Algoritmi di apprendimento supervisionato
Gli algoritmi di apprendimento supervisionato sono ampiamente utilizzati nell’e-learning per predire o classificare dati sulla base di esempi di addestramento etichettati, ovvero gli algoritmi apprendono dalle informazioni etichettate per fare previsioni su nuovi dati non etichettati.
L’obiettivo è far sì che il modello impari a mappare gli input agli output in base a determinati modelli o regole. Una volta addestrato, il modello può essere utilizzato per fare previsioni su nuovi dati in base a quanto appreso durante la fase di addestramento.
Un esempio pratico in ambito e-learning potrebbe essere un algoritmo di classificazione che, basandosi su dati di studenti passati (come ore di studio, partecipazione alle lezioni, risultati dei quiz), prevede il successo o l’insuccesso di uno studente in un corso .
Questo tipo di approccio può essere utilizzato per personalizzare l’esperienza di apprendimento, fornendo raccomandazioni personalizzate agli studenti.
Algoritmi di apprendimento non supervisionato
Gli algoritmi di apprendimento non supervisionati sono spesso impiegati per identificare modelli o relazioni nei dati senza l’ausilio di etichette.
Il sistema deve trovare pattern, relazioni o strutture nei dati senza la guida di output predefinita. Questo tipo di apprendimento è spesso utilizzato per l’analisi esplorativa dei dati, il raggruppamento (clustering) e la riduzione della dimensionalità.
Gli algoritmi di apprendimento non supervisionato cercano modelli intrinseci nei dati senza la necessità di istruzioni esplicite.
In un contesto di e-learning, questi algoritmi possono essere utilizzati per la segmentazione degli studenti in gruppi omogenei in base a comportamenti di apprendimento simili, senza la necessità di informazioni pre-etichettate.
Ad esempio, un algoritmo di clustering potrebbe essere utilizzato per raggruppare gli studenti in base alle loro preferenze di apprendimento o alle modalità di partecipazione, consentendo agli insegnanti di personalizzare ulteriormente le lezioni o identificare aree in cui alcuni studenti potrebbero aver bisogno di supporto aggiuntivo.
Entrambi i tipi di apprendimento hanno applicazioni ampie e complementari. L’apprendimento supervisionato è utilizzato quando si dispone di dati etichettati e si desidera addestrare il modello a fare previsioni accurate.
D’altra parte, l’apprendimento non supervisionato è prezioso quando si vogliono scoprire modelli nascosti o relazioni nei dati, anche in assenza di etichette.
Queste due tipologie di algoritmi nel contesto dell’e-learning contribuiscono a migliorare l’efficacia dell’insegnamento, consentendo una personalizzazione più accurata delle esperienze di apprendimento degli studenti.
L’uso combinato di questi approcci può portare un sistema di e-learning più efficiente ed adattabile alle esigenze individuali degli studenti.
È importante sottolineare che esistono anche altre sottocategorie di machine learning. L’adozione di queste diverse metodologie dipende dalla natura del problema e dalla disponibilità di dati etichettati.
Sottocategorie del Machine learning
Il machine learning, o apprendimento automatico, è un campo vasto e diversificato che comprende diverse sottocategorie, o approcci, ciascuno con specifiche metodologie e applicazioni.
Le ulteriori sottocategorie del machine learning includono:
- Apprendimento Semi-Supervisionato: Questo approccio combina elementi di apprendimento supervisionato e non supervisionato. Solo una parte dei dati di addestramento è etichettata, consentendo al modello di apprendere dai dati non etichettati per migliorare le prestazioni sulle nuove previsioni.
- Apprendimento rinforzato: Nell’apprendimento rinforzato, un agente apprende attraverso interazioni con un ambiente. L’agente compie azioni e riceve ricompense o penalità in base agli esiti delle sue azioni. L’obiettivo è massimizzare le ricompense nel tempo, apprendendo le strategie ottimali.
- Apprendimento Online: L’apprendimento online coinvolge l’addestramento continuo del modello man mano che i nuovi dati diventano disponibili. Questo approccio è utile quando i dati arrivano in modalità sequenziale e il modello deve adattarsi dinamicamente.
- Apprendimento trasferito: Nell’apprendimento trasferito, un modello addestrato su un compito può essere utilizzato come punto di partenza per un altro compito correlato. Questo approccio è utile quando i dati di addestramento sono limitati.
- Apprendimento Ensemble: Gli algoritmi di apprendimento ensemble combinano i risultati di diversi modelli per migliorare le prestazioni complessive. Tecniche come il bagging e il boosting sono esempi di apprendimento insieme.
- Apprendimento Profondo (Deep Learning): Il deep learning è anch’esso una sottocategoria che utilizza reti neurali artificiali profonde con molti strati (deep neural network). Tratteremo di questa sottocategoria più nello specifico nel prossimo paragrafo.
Ogni sottocategoria del machine learning ha le proprie applicazioni specifiche e adatte a diverse sfide.
La scelta dell’approccio dipende dalla natura del problema e dalla disponibilità di dati di addestramento.
La diversità di queste sottocategorie riflette la ricchezza e la versatilità del campo del machine learning.
Intelligenza artificiale e machine learning non sono dunque sinonimi.
Infatti, è importante precisare che sebbene tutto ciò che riguarda il ML rientra nell’intelligenza artificiale, l‘intelligenza artificiale non include solo il machine learning.
Intelligenza artificiale e Deep learning
Il Deep learning è una sottocategoria del Machine learning che si concentra sull’uso di reti neurali artificiali per risolvere compiti complessi. In particolare, il deep learning comprende algoritmi che elaborano i dati del sistema a partire dai Big Data.
Gli algoritmi di Deep learning sono innovativi e rappresentano un’evoluzione rispetto a quelli del Machine learning, in quanto le reti neurali profonde, sono in grado di elaborare anche dati non strutturati come immagini, audio e testo, producendo risultati eccezionali.
Come funziona il DL: struttura delle reti neurali profonde
Il termine “deep” (profondo) in deep learning si riferisce alla profondità delle reti neurali utilizzate.
A differenza delle reti neurali tradizionali, che possono avere solo uno o due strati nascosti, le reti neurali profonde possono essere composte da decine o centinaia di strati.
La presenza di numerosi strati consente alla rete di apprendere rappresentazioni sempre più complesse delle informazioni in ingresso per poi rielaborarle.
Questa caratteristica è particolarmente efficace per affrontare problemi complessi, come il riconoscimento delle immagini, l’elaborazione del linguaggio naturale e molte altre applicazioni.
DL ed e-learning
L’importanza dell’applicazione del deep learning nel campo dell’e-learning è evidente se si pensa a tutto ciò che si può fare con questo strumento:
- Automatizzare i contenuti, creando quiz di autovalutazione, migliorando l’esposizione dei contenuti, …
- Ottimizzare le ricerche
- Rendere collaborativo l’apprendimento, creando gruppi di studenti in base al livello di competenze e interessi;
- Suggerire contenuti didattici agli studenti e invitarli a guardarli o leggerli;
- Personalizzare i contenuti in base agli interessi e alle competenze dell’utente;
- Migliorare le risposte dei chatbot;
- Monitorare esami online
Nonostante i successi, il deep learning presenta alcune sfide, come la necessità di grandi quantità di dati per l’addestramento e la complessità computazionale delle reti profonde.
Tuttavia, gli sviluppi continui in hardware specializzati, algoritmi più efficienti e tecniche di regolarizzazione permettono di affrontare queste sfide e hanno contribuito a rendere possibili applicazioni che, solo pochi anni fa, sembravano fantascienza.
Machine learning e Deep learning: differenze chiave
Ora che abbiamo una panoramica generale di entrambi i campi, vediamo le principali differenze tra Machine Learning e Deep Learning:
- Architettura di Apprendimento : Nel ML l’attenzione è spesso rivolta a modelli statistici tradizionali, come la regressione lineare o ai classificatori Bayesiani. Nel DL, invece, ci si concentra sull’uso di reti neurali artificiali, con molteplici strati nascosti.
- Complessità del Modello : Il DL è noto per la sua capacità di gestire dati complessi, mentre il ML elabora più informazioni che dati.
- Quantità di dati : Il DL richiede tipicamente una grande quantità di dati per addestrare con successo una rete neurale profonda. Il ML tradizionale può fare riferimento anche solo ad una piccola porzione di dati.
- Potenza di calcolo : Le reti neurali profonde richiedono notevoli risorse di calcolo e quindi il Deep learning può essere considerato di più difficile applicazione rispetto al Machine learning.
Machine Learning e Deep Learning nell’E-Learning
L’intelligenza artificiale (IA) ha aperto nuove porte nel campo dell’apprendimento, offrendo opportunità di personalizzazione, accesso facilitato alla conoscenza e un approccio flessibile alle metodologie didattiche.
Entrambi hanno un ruolo cruciale nella formazione online:
- Personalizzare l’apprendimento : entrambi i campi consentono la personalizzazione dell’apprendimento. Il ML può essere utilizzato per consigliare contenuti e attività di apprendimento basate sul comportamento passato degli studenti. Il DL, invece, può analizzare in modo più dettagliato i dati degli studenti, consentendo una personalizzazione ancora più precisa.
- Analisi dei Dati degli Studenti : entrambi contribuiscono a fornire dati all’intelligenza artificiale che consentono di realizzare un progetto di istruzione personalizzato per ognuno.
- Generare raccomandazioni di contenuto: grazie all’analisi predittiva offerta dal ML, le piattaforme di e-learning possono suggerire contenuti aggiuntivi o risorse complementari in base alle esigenze specifiche dello studente. Ad esempio, se uno studente sta studiando matematica e mostra una difficoltà in un determinato concetto, il sistema può consigliare video tutorial, esercizi pratici o materiali di lettura mirati per consolidare la comprensione.
- Fornire feedback istantanei e valutazioni adattive: il ML consente la fornitura di feedback istantanei sugli esercizi ei compiti, consentendo agli studenti di correggere gli errori immediatamente e comprendere meglio i concetti. Inoltre, i sistemi di valutazione adattiva basati su algoritmi possono personalizzare i test in tempo reale in base alle risposte dello studente, adattando la difficoltà delle domande per mantenere un livello di sfida appropriato.
- Miglioramento della ritenzione e dell’impegno: l’utilizzo di tecniche di deep learning per analizzare i modelli di apprendimento degli studenti può contribuire a creare esperienze di apprendimento più coinvolgenti. Ad esempio, sistemi di racconto personalizzati o simulazioni interattive possono essere adattati alle preferenze individuali degli studenti, migliorando la ritenzione delle informazioni e stimolando l’interesse.
- Accesso a risorse istruttive avanzate: il DL, in particolare, è fondamentale per l’elaborazione avanzata di immagini, suoni e linguaggio naturale. Ciò significa che gli studenti possono beneficiare di strumenti di riconoscimento di immagini, traduzione automatica, sintesi vocale e altre funzionalità che rendono l’accesso alle risorse didattiche più ricche e varie.
- Suggerimenti per il percorso di carriera: L’IA può analizzare le competenze acquisite dagli studenti e suggerire percorsi di carriera basati su tendenze di mercato e opportunità di lavoro. Questo aiuta gli studenti a prendere decisioni informate sulle loro scelte formative.
In sintesi, l’impiego del machine learning e del deep learning nell’e-learning non solo ottimizza il processo di apprendimento per gli studenti, ma contribuisce anche a sviluppare un ambiente didattico flessibile e altamente adattabile alle esigenze di ciascun individuo.
Porta il tuo E-Learning al Next Level
In conclusione, il Machine learning e il Deep learning sono due sottocampi dell’intelligenza artificiale che hanno rivoluzionato l’e-learning, facilitando sia il lavoro dei formatori che l’apprendimento da parte degli utenti.
Con l’evolversi di tecnologie innovative come queste anche il mondo della formazione si evolverà, con dei vantaggi sia per coloro che frequentano il corso sia per coloro che lo organizzano.
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