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Bratract机器学习对于增强在线学习教育中的技能获取结果至关重要，这已经实现了巨大的增长。对文献的回顾重点是试图通过在线教育通过机器学习来发展某些能力的研究。将机器学习整合到在线学习环境中，引入了变革的机会，以个性化和增强多元化学习者的教育经验。在线学习涵盖了各种技术，例如在线监督，无监督和有限的反馈学习，这些技术适应数据流并为实时模型更新提供可扩展的解决方案。这些功能提供了重要的优势，包括针对个人需求量身定制的有效学习，改善参与度以及在动态教育环境中的适应性。本文探讨了在线学习的方法论以及机器学习对个性化在线教育的影响。个性化的关键方法包括自适应内容交付，实时性能反馈以及AI驱动的支持系统，例如聊天机器人，这些系统有助于持续参与并促进自我调节的学习。机构可以使用AI驱动的自适应学习更好地对中断做出反应，并帮助遥远的学习者，这是由Covid-19的大流行所强调的。随着对灵活且可访问的学习解决方案的需求增长，机器学习是推进个性化在线教育的重要工具。k eywords网络协议，无线网络，移动网络，病毒，蠕虫和特洛贡1。在线学习中，您会根据您已经对早期问题的回答以及任何其他可能访问的信息的回答来回答一系列问题。数十年来，定制一直是计算机不可或缺的方面，每个新系统为用户提供了独特的体验。从基本的计算机教学和测试到灵活的虚拟设置，电子学习系统已经看到了重大的发展[1]。电子学习被认为是学生和组织的最佳选择，因为它使日常生活变得更加容易[2]。由于现代开放的教育模型，比以往任何时候都有更多的人获得公共利益的学位[3]。除了增加用户信心外，这些技术还促进了开放教育的扩展[4] [5]。因此，越来越多的趋势，可以使更多的受众获得学术开放性[6]。越来越多的高等教育和公司机构在课堂上的AI价值得到了认可[7] [8]。
机器学习在增强个性化在线学习经验
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