就像改变其他领域一样，机器学习也将彻底改变教育部门，这需要新一代教育工作者和学生计划有效的方式更加顺利高效地部署机器学习。

如果你目前在学校或者在教育领域工作，那么对即将到来的变化有所了解是非常必要的。在这篇文章中，我们将探讨机器学习在未来几年改善教育的五种途径。

1. 评分和评估工作中的机器辅助

在当今这个数字化时代，许多大学生为了更快、更有效地完成课程，会选择请专业人士进行论文代写。机器辅助和人工智能可以通过将学生们的论文与数据库进行比较，帮助老师们查找学生是否找专业人士进行代写，甚至可以比较学生与特定论文的写作风格，以评估论文的真实性。有一些抄袭检测软件已经发布这类技术协助，可以给出一个预估的成绩，并为老师们提供一个可与学生讨论写作中潜在的问题的平台。

2. 评价和预测学生成绩

人工智能能够很快将一门课程中收集的大量学生数据进行处理，以评估学生表现并预估成绩。一些学习管理系统已经可以根据学生过去的表现和班级平均作业成绩来预测学生的论文成绩。很快，这些网络跟踪程序将能够收集足够的数据来预测出学生在作业中可能遇到的困难，并提前为学生提供所需的学习资源。在这个大胆的预测分数的新世界里，数据是王道，做得好的话，能记录一个人整个教育生涯的所有成绩。

3. 机器批改作业

每个人都熟悉多项选择题的机器评分，特别是需要2B铅笔填写的老式扫描泡泡纸。然而，在不久的将来，机器将能够给学生的试卷评分，“审阅”所写段落，并评估是否符合要求。目前，计算机已经用于为一些标准化的试卷打分，很快可能会用于内容更多、更复杂的试卷。当然，这样做也存在风险，因为机器无法识别写作风格和语言连贯性，学生们可能会使用关键词和不相关的语句来蒙混过关。然而，如果有人能对机器得分进行审校，这个问题可以得到一定的解决。

4. 学习个性化

人工智能有助于跟踪学生的学习进度，使学习过程更加个性化，令教师有更多的时间与学生互动，无需把精力都放在制定教学策略上。人工智能系统可以分析出学生的优势和劣势，以及学生需要额外提高的领域，并定制学习计划，帮助学生完成所需任务。人工智能系统还可以根据学生过去的成绩和预测出的未来成绩，为每个学生制定一套具体的学习目标，进而优化课程内容。在线课程尤其有益于利用机器学习跟踪和量化学生体验，以便根据学生需求定制学习环境。

5. 对未来职业的预测和规划

很多年纪较大的人应该都对纸质的职业能力测试有印象。然而，今天的数据大环境提供了更广泛的信息来对职业选择提供建议。很快，机器学习将输入一系列数据，包括成绩、写作文本、职业能力测试结果、建议等，让老师们进行处理，全面考虑学生的生活环境、优势、劣势以及目标，来为每个学生制定一个职业规划(为每名学生生成个性化的职业规划建议)。

在使用机器学习对教育领域进行改革这条路上，我们才刚刚开始发力。

在未来的几年里，可以预期当前的趋势将继续加速，机器学习将在塑造未来学生的教育中扮演越来越重要的角色。