Jak technologie AR, VR i IoT zmieniają edukację?

W ciągu ostatnich kilku lat technologie rzeczywistości rozszerzonej (AR), wirtualnej (VR) oraz Internetu rzeczy (IoT) zrewolucjonizowały wiele dziedzin życia, w tym system edukacyjny. Zamiast tradycyjnych metod nauczania, które koncentrują się głównie na wykładach i książkach, nowoczesne technologie umożliwiają bardziej interaktywne, angażujące i dynamiczne podejście do procesu edukacyjnego. Korzyści płynące z zastosowania AR i VR w nauce stają się coraz bardziej widoczne, a te innowacyjne narzędzia wkraczają do klas, sal wykładowych i laboratoriów, oferując zupełnie nowe możliwości nauki i praktyki.

Z technologii AR korzystają już nie tylko uczniowie w szkołach, ale także profesjonaliści, którzy mogą dzięki nim realizować symulacje i wirtualne wykopaliska. Przykładem może być sytuacja, gdy studenci różnych dziedzin, takich jak paleontologia, rachunkowość czy sztuka, są wysyłani na wykopaliska, audyty lub do muzeów, aby w pełni poczuć się częścią danej dziedziny (Kandpal, Pankaj Kumar & Ashish Mehta, 2019). Jednak to, co naprawdę wyróżnia AR, to możliwość symulowania nierealnych lub niebezpiecznych sytuacji, które w tradycyjnych warunkach byłyby zbyt kosztowne, ryzykowne lub fizycznie niemożliwe do zrealizowania.

AR i VR otwierają przed uczniami nowe horyzonty – umożliwiając im doświadczenie rzeczywistych sytuacji w wirtualnym środowisku. Dzięki tym technologiom możliwe jest przeprowadzenie eksperymentów naukowych, które normalnie wymagałyby specjalistycznego sprzętu i dużych zasobów. Istnieje także możliwość wprowadzenia studiów przypadków, które w pełni oddają warunki pracy w rzeczywistości. Co więcej, dzięki tym narzędziom uczniowie otrzymują natychmiastową informację zwrotną, co stwarza doskonałe warunki do nauki, rozwoju oraz kształtowania kreatywnego myślenia i innowacyjnych rozwiązań.

Nie tylko AR, ale także VR ma swoje miejsce w nowoczesnej edukacji. Technologia VR zapewnia uczniom pełne zanurzenie w wirtualnym świecie, umożliwiając im naukę poprzez symulacje, które odtwarzają rzeczywiste doświadczenia. Uczniowie mogą na przykład badać wirtualne środowiska, które odwzorowują rzeczywistość, co pozwala im zrozumieć skomplikowane procesy, takie jak anatomia, historia czy chemia. VR daje możliwość uczestniczenia w wirtualnych wykopaliska, zwiedzania historycznych miejsc, a także przeprowadzania eksperymentów, które normalnie wymagałyby drogiego sprzętu i specjalistycznych warunków. Przykładem mogą być zastosowania w leczeniu PTSD (zespół stresu pourazowego) u weteranów wojennych, w których w latach 90. VR zaczęło być wykorzystywane jako terapia (Moreno, 2012).

Jednak zastosowania VR nie kończą się na obszarze terapii czy medycyny. W kontekście historii, geograficznych podróży czy nauk społecznych, VR oferuje uczniom możliwość bezpiecznego i komfortowego podróżowania w czasie i przestrzeni. Dzięki aplikacjom VR, studenci mogą odwiedzać zrekonstruowane starożytne miasta, oglądać rekonstrukcje bitew, a także zagłębiać się w przestrzenie, które w rzeczywistości byłyby dla nich niedostępne. To z kolei prowadzi do głębszego zrozumienia przedmiotu, w którym biorą udział.

Ważnym elementem, który należy uwzględnić w procesie nauczania z wykorzystaniem AR i VR, jest także fakt, że technologie te nie tylko ułatwiają naukę, ale także wprowadzają nową jakość interakcji między nauczycielem a uczniem. Dzięki zastosowaniu IoT (Internet of Things) oraz VR, możliwe jest monitorowanie postępów ucznia w czasie rzeczywistym, co umożliwia szybsze dostosowanie materiału edukacyjnego do jego potrzeb. Może to zrewolucjonizować system oceniania, a także wpłynąć na sposób, w jaki uczniowie współpracują ze sobą.

AR i VR oferują zatem szereg nowych możliwości, które w znaczący sposób mogą poprawić jakość nauki, ale także zaawansowane narzędzia do analizy, oceny i wspomagania uczniów w ich procesie edukacyjnym. Są to technologie, które nie tylko pozwalają na przyswajanie wiedzy w nowy, interaktywny sposób, ale również stwarzają warunki do twórczego myślenia i wyciągania wniosków w oparciu o rzeczywiste doświadczenia, które mogą być przeprowadzane w wirtualnym środowisku.

Jak modele głębokiego uczenia (DL) mogą rewolucjonizować prognozowanie w różnych dziedzinach: od medycyny po zarządzanie ruchem drogowym?

Badania dotyczące przewidywania długości pobytu pacjenta, umieralności w szpitalu oraz ryzyka ponownego przyjęcia pacjenta do szpitala wykazują znaczną przewagę modeli DL nad tradycyjnymi metodami, takimi jak regresja logistyczna. Szczególnie modele Fusion-CNN oraz Fusion-LSTM, które potrafią uchwycić zmieniające się dane czasowe i lokalne wzorce, stanowią przykład skuteczności DL w tych obszarach. Co ciekawe, połączenie danych tekstowych, takich jak notatki medyczne, z danymi strukturalnymi przyczynia się do zwiększenia precyzyjności prognoz. Dodatkowo, wyzwań związanych z prognozowaniem przyjęć pacjentów do szpitala nie należy lekceważyć – trudności wynikają z ograniczonej ilości dostępnych cech i krótkoterminowych danych.

W kontekście prognozowania chorób serca, DL również odgrywa kluczową rolę. W badaniach wykorzystujących zestaw danych z Uniwersytetu Kalifornijskiego Irvine do przewidywania ryzyka chorób serca, zastosowanie sieci neuronowej DNN (Deep Neural Network) z technologią Talos, optymalizującą hiperparametry, pozwala na osiągnięcie imponujących wyników – dokładność prognoz wynosi aż 90,76%. Talos, w połączeniu z frameworkiem Keras, umożliwia szybkie eksperymentowanie z modelami DL, zarówno dla sieci CNN, jak i RNN. Optymalizacja hiperparametrów w tym przypadku okazała się kluczowa dla poprawy jakości prognoz w obszarze medycyny.

Warto zwrócić uwagę na szerokie możliwości, jakie DL otwiera w kontekście prognozowania zjawisk geologicznych. Badania dotyczące prognozowania lawin w regionie Muong Lay w Wietnamie pokazują, jak sieci neuronowe DL mogą pomóc w przewidywaniu ryzyka katastrof naturalnych. W tym przypadku porównano skuteczność różnych algorytmów klasyfikacyjnych, w tym tradycyjnych metod statystycznych, takich jak analiza dyskryminacji Fishera, z nowoczesnymi sieciami neuronowymi, co ukazuje ich przewagę w przewidywaniu sytuacji kryzysowych.

Podobne podejście zastosowano w przemyśle, zwłaszcza w kontekście prognozowania prędkości maszyn w inteligentnych fabrykach. Model oparty na sieci ConvLSTM, który wykorzystuje CNN do ekstrakcji cech i LSTM do uczenia sekwencyjnego, okazał się bardziej skuteczny niż tradycyjne metody w przewidywaniu efektywności procesów produkcyjnych. Takie zaawansowane podejście pokazuje, jak DL może usprawnić procesy produkcyjne, umożliwiając szybsze i bardziej dokładne prognozy.

Również w dziedzinie prognozowania ruchu drogowego, szczególnie w kontekście pojazdów autonomicznych, DL zyskuje na znaczeniu. Zastosowanie algorytmów DL w analizie ruchu drogowego ma kluczowe znaczenie dla planowania tras i podejmowania decyzji przez autonomiczne pojazdy, takich jak zmiany pasa ruchu czy zatrzymania. Prognozowanie przepływu ruchu pozwala na optymalizację tych decyzji, co prowadzi do większej efektywności systemów transportowych i zmniejszenia ryzyka wypadków.

Nie mniej ważne są wyzwania związane z integracją zewnętrznych źródeł danych w kontekście DL. Wiele badań pokazuje, jak różne rodzaje danych, takie jak teksty, obrazy czy dane strukturalne, mogą zostać połączone w jednolitą całość, co pozwala na stworzenie bardziej zaawansowanych modeli prognostycznych. Wyzwanie polega jednak na odpowiednim dobraniu źródeł danych oraz metod ich przetwarzania, aby uzyskać jak najbardziej dokładne wyniki. Przy odpowiedniej kalibracji i optymalizacji, modele DL mogą dostarczyć bardzo precyzyjnych prognoz w wielu branżach, od opieki zdrowotnej po przemysł czy geologię.