Generatieve AI Generatieve AI gebruikt algoritmen om originele content zoals tekst, afbeeldingen of audio te produceren. Dit doet het door patronen in bestaande data te leren en vervolgens nieuwe data te creëren die dezelfde kenmerken heeft. (Oluwagbenro, 2024) Gezichtsherkenningssystemen Gezichtsherkenningssystemen worden gebruikt om de gezichtsuitdrukkingen van studenten te volgen en te analyseren. Deze systemen bieden waardevolle inzichten in het gedrag van studenten tijdens leeractiviteiten, waardoor docenten dienovereenkomstig kunnen reageren. Dit ondersteunt op zijn beurt docenten bij het aannemen van leerlinggerichte benaderingen en het verhogen van de betrokkenheid van studenten. (Akgun & Greenhow, 2021) Leeranalyse De activiteiten en interacties van deelnemers zijn beschikbaar via de geïmplementeerde digitale tools, die docenten en ontwerper van leermateriaal uitgebreide informatie bieden over de leerprogressie van de deelnemers. Door dergelijke gegevens op de juiste manier te verzamelen en te analyseren, kunnen onderwijsstakeholders een praktische aanpak volgen (KlašnjaMilićević et al., 2020). Machine learning Machine learning (ML) is een onderdeel van kunstmatige intelligentie (AI) waarmee machines kunnen leren van gegevens zonder dat daarvoor expliciete programmering nodig is. Het doel ervan is om machines te trainen met behulp van bepaalde gegevens en algoritmen, zodat ze kunnen leren beslissingen te nemen. ML is aanpasbaar, wat betekent dat het kan veranderen en verbeteren naarmate het meer gegevens krijgt. Het ‘leren’ in ML betekent dat de algoritmen ervan werken om fouten te verminderen en hun voorspellingen zo nauwkeurig mogelijk te maken. In wezen is ML een methode om AI te realiseren. (Jakhar & Kaur, 2020)
RkJQdWJsaXNoZXIy NzYwNDE=