रियिड कैसे नए युग की एआई-शिक्षा में मदद कर रहा है

रियिड एक दक्षिण कोरिया स्थित श्रृंखला सी स्टार्टअप कंपनी है जिसे $31.3 मिलियन का फंड मिला है। कंपनी शिक्षा क्षेत्र के लिए एआई-संचालित समाधान विकसित और प्रदान करती है, जिसमें मानकीकृत परीक्षण पर विशेष ध्यान केंद्रित किया जाता है।

रियिड की टीम एआई मॉडल विकसित करने के लिए अनुसंधान भी करती है, जिन्हें बाद में कंपनी के व्यावसायिक मंच “सांता” पर रखा जाता है।

सांता और आईटीएस

सांता एक बहु-प्लेटफ़ॉर्म इंग्लिश इंटेलिजेंट ट्यूटरिंग सिस्टम (आईटीएस) है, और इसमें एक एआई ट्यूटर है जो उपयोगकर्ताओं के लिए एक-एक करिकुलम प्रदान करता है।

आईटीएस दोनों एआई और शिक्षा क्षेत्रों में बहुत ध्यान आकर्षित कर रहे हैं, मुख्य रूप से उनकी क्षमता के कारण जो छात्रों को गहरे शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग करके व्यक्तिगत अनुभव प्रदान करती है। आईटीएस व्यक्तियों के लिए अध्ययन रणनीतियों का सुझाव देते हैं।

सांता अंतर्राष्ट्रीय संचार के लिए अंग्रेजी परीक्षण (टीओईआईसी) के लिए एक परीक्षा तैयारी मंच है। इस मंच पर दक्षिण कोरिया में एक मिलियन से अधिक उपयोगकर्ता हैं, विशेष रूप से टीओईआईसी के लिए।

2020 की शुरुआत में अपना पहला संयुक्त राज्य अमेरिका कार्यालय स्थापित करने के बाद, रियिड आगे बढ़ने और केवल टीओईआईसी से परे जाने की योजना बना रहा है, जिसमें एसीटी, एसएटी, और जीमैट जैसे अन्य परीक्षा क्षेत्रों को लक्षित करने की योजना है।

हाल के अध्ययन और अनुसंधान

कंपनी के दो हाल के शोध पत्र हैं, जिनमें से एक प्रमुख निष्कर्ष यह है कि गहरे शिक्षण एल्गोरिदम छात्रों की भागीदारी में सुधार करने में मदद कर सकते हैं।

इनमें से एक पत्र का शीर्षक “प्रेस्क्राइबिंग डीप अटेंटिव स्कोर प्रेडिक्शन आकर्षित करता है सुधारित छात्र भागीदारी” है, जिसे शीर्ष-स्तरीय एआई शिक्षा सम्मेलन शैक्षिक डेटा खनन (ईडीएम) में स्वीकार किया गया था।

टीम ने आईटीएस पर दो अलग-अलग मॉडलों के साथ एक नियंत्रित ए/बी परीक्षण चलाया, जो सहयोगी फिल्टरिंग और गहरे शिक्षण एल्गोरिदम पर आधारित थे।

78,000 उपयोगकर्ताओं पर परीक्षण करने के बाद, यह निर्धारित किया गया कि गहरे शिक्षण एल्गोरिदम ने उच्च छात्र मनोबल का परिणाम दिया, जैसे कि उच्च निदान परीक्षण पूर्णता अनुपात और प्रश्नों की संख्या का उत्तर दिया गया। यह सांता पर अधिक सक्रिय भागीदारी का परिणाम दिया, जो उच्च खरीद दर और सुधारित कुल लाभ के माध्यम से दिखाया गया था।

दूसरा पत्र “मोबाइल लर्निंग एनवायरनमेंट में डीप अटेंटिव स्टडी सेशन ड्रॉपआउट प्रेडिक्शन” शीर्षक से था। यह वैश्विक एआई शिक्षा सम्मेलन सीएसईडीयू द्वारा स्वीकार किया गया था।

इस पत्र ने छात्र भागीदारी पर ध्यान केंद्रित किया, और टीम ने छात्र ड्रॉपआउट प्रेडिक्शन में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने का प्रयास किया, विशेष रूप से मोबाइल लर्निंग एनवायरनमेंट में अध्ययन सत्र ड्रॉपआउट प्रेडिक्शन के संबंध में। इस समस्या को देखकर, टीम को लगता था कि छात्र भागीदारी बढ़ाने का अवसर है।

अनुसंधान ने मोबाइल लर्निंग एनवायरनमेंट में अधिगम प्रभाव को अधिकतम करने के लिए एक विधि का सुझाव दिया, जिसमें व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के भीतर ड्रॉपआउट संभावना का अवलोकन किया जाता है। उनके मॉडल को डीएएस या डीप अटेंटिव स्टडी सेशन ड्रॉपआउट प्रेडिक्शन इन मोबाइल लर्निंग एनवायरनमेंट कहा जाता है।

छात्र इंटरैक्शन से जानकारी निकालने वाले गहरे ध्यानपूर्ण गणनाओं के माध्यम से, रियिड का मॉडल ड्रॉपआउट संभावना का सटीक रूप से पूर्वानुमान लगा सकता है।

सांता प्लेटफ़ॉर्म को मॉडल में शामिल किया गया था, जिसमें कम-ड्रॉपआउट संभावना वाले प्रश्न प्रदान किए गए थे। कुछ प्रश्नों की सिफारिश करके, छात्र अधिक जुड़े रहने और अध्ययन सत्र को छोड़ने के बजाय जारी रखने की अधिक संभावना रखते थे।

अनुसंधान टीम के अनुसार, “हमारे ज्ञान के सर्वोत्तम, यह मोबाइल लर्निंग एनवायरनमेंट में अध्ययन सत्र ड्रॉपआउट की जांच करने का पहला प्रयास है।”

रियिड दुनिया की अग्रणी स्टार्टअप्स में से एक है जो आईटीएस विकसित करने और शिक्षा क्षेत्र में एआई-सOLUTION प्रदान करने के लिए है। जैसे ही शिक्षा और एआई प्रौद्योगिकी अधिक अंतर्संबंधित हो जाती है, रियिड जैसी कंपनियां नए शिक्षा तरीकों और प्रणालियों का एक नया युग लेकर आएंगी, जबकि छात्र भागीदारी के आसपास मौजूदा चुनौतियों को पार करने का प्रयास करेंगी।