Sa bag-ohay nga mga tuig, ang mga learning machine nakaabot sa kadaghanan sa mga pamilya, tungod kay ang pagpili sa mga learning machine usa ka puzzle alang sa daghang mga ginikanan. Apan ang usa ka learning machine importante usab kaayo sa mga estudyante, dili usa ka universal learning machine alang sa tanan nga mga estudyante. Niining paagiha, mogawas ang lainlaing mga learning machine. Alang sa pagpili sa learning machine, ang lainlaing mga tawo adunay kaugalingon nga learning machine.
Unsaon pagpili sa saktong makina sa estudyante—ang grupo sa mga tawo nga angayan sa makina sa pagkat-on
Ang una mao ang usa ka tawo nga nasayod sa iyang gitun-an. Ang ingon nga mga tawo adunay espesyal nga pagbati sa pagkat-on bisan kung wala’y makina sa pagkat-on. Bisan pa, alang sa ingon nga tawo, unsang klase sa makina sa pagkat-on ang maayo? Ang ilang gikinahanglan usa ka medyo yano nga makina sa pagkat-on, sama sa usa ka elektronik nga diksyonaryo, bisan ang usa ka diksyonaryo mao ang iyang makina sa pagkat-on. Kini ang sulundon nga bata alang sa kadaghanan sa mga ginikanan. Bisan pa, dili tanan nga mga bata ingon niini.
Ang ikaduha mao kadtong dili gustong makakat-on, apan tungod sa kahinam nga makakat-on, ang maong mga tawo gipugos sa pagkat-on sa ilang mga ginikanan. Ang ilang gusto mao ang usa ka palibot diin sila makadula ug makakat-on, tungod kay ang maong mga tawo ganahan nga magdula. Tungod kay ganahan sila magdula, nganong dili nato siya tugotan nga magdula ug makakat-on? Ang maong mga learning machine naglakip sa mga click-and-read machine, point-reading pen, ug video learning machine. Uban sa daghang mga brand sa learning machine, unsang klase sa learning machine ang nakahasol gihapon sa tanan. Ayaw kabalaka, tungod kay ang lainlaing mga learning machine nagpasabut nga makakita kita og angay nga makina, nga nanginahanglan kanato sa pagpangita sa lainlaing mga modelo sa learning machine sa Internet aron masabtan kini.
Ang ikatulong klase mao ang mga tawo nga dili gyud gusto nga makakat-on. Kinahanglan isulti nga kini nga klase sa tawo mao ang labing lisod dumalahon nga tawo ug ang tawo nga labing dili gusto nga makakat-on. Matawo ang ingon nga tawo, adunay usa ka klase sa pagka-spoiled. Niining paagiha, ang pagkat-on dili makasalig lamang sa mga makina sa pagkat-on aron matabangan ang pagkat-on. Ang ingon nga mga bata kinahanglan nga modesisyon kung unsaon pagkat-on sumala sa ilang kaugalingon nga personalidad. Pananglitan, mas nahadlok siya sa usa ka tawo, ug dayon gigamit kini nga tawo aron pugson ang pagkat-on. Ang lain mao ang giya, nga mao ang iyang mas gusto. Mahimo nimo siyang giyahan base niini nga butang.
Sa laktod nga pagkasulti, ang learning machine usa lamang ka auxiliary function, dili kini ang performance sa usa ka learning machine, apan kung kini mapuslanon ba kanimo.
Unsaon pagpili sa husto nga machine-learning machine sa estudyante nga angay sa kadaghanan
1. Kakulang sa pagsalig sa kaugalingon sa pagkat-on: huyang nga pundasyon, dili makasunod sa dagan sa pagtudlo, kalibog ug kasakit, mga anino sa hunahuna.
2. Kakulang sa kadasig sa pagkat-on: Adunay mga kontradiksyon sa pagkat-on. Bisan pila pa ka materyales sa pagtudlo ang imong paliton o pila ka klase sa pagtudlo ang imong apilan, dili gihapon nimo gusto nga makakat-on.
3. Kakulang sa gitumong nga konsultasyon: Ang mga problema nga nasugatan sa mga estudyante dili masulbad sa tukmang panahon, nga anam-anam nga makamugna og mga kal-ang sa kahibalo, ug ang pagbutang og mga landmine makaapekto sa ilang performance.
4. Adunay pipila ka mga kamatuoran o tendensya: parehas sa mga subject nga adunay maayo kaayong grado, mga estudyante nga dili ganahan sa mga subject nga gihisgutan nga sakit sa ulo, grabe nga "mubo nga mga bitiis ug mubo nga mga bitiis".
5. Ubos nga kahusayan sa pagkat-on: mga estudyante nga nagtuon og maayo ug matinuoron, apan adunay dili husto nga mga pamaagi, walay nagtul-id kanila, ug wala gyud mouswag ang ilang mga grado.
Oras sa pag-post: Hulyo-06-2021