Ich werde Ihnen am Beispiel eines der Projekte, an denen ich 2019 beteiligt war, als ich noch an einer bekannten Online-Englischschule arbeitete, etwas über das Thema erzählen.
Sie erfahren, wie wir während des Unterrichts in Echtzeit aus den Kamerabildern gelernt haben, um die Emotionen von Lehrern und Schülern zu erkennen, wie wir sie im Produkt verwendet haben, um die Kundenzufriedenheit zu steigern, wie viel Geld wir dafür ausgegeben und verdient haben.
Gleichzeitig zeige ich Ihnen, wie der Zyklus der Entwicklung und Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen funktioniert.
Welches Problem wurde gelöst
Wir haben eine eingehende Studie durchgeführt, um die Gründe zu verstehen, warum unsere Schüler abbrechen oder weiter studieren. Zu diesem Zweck haben wir eine Stichprobe von Dutzenden von Studenten in verschiedenen Segmenten befragt (die für kurze Zeit studiert haben und schnell aufgehört haben, die lange studiert haben, dann aber aufgehört haben, sowie diejenigen, die weiter studieren).
Unter einer Reihe von Faktoren, die von unseren Schülern genannt wurden, stellte sich heraus, dass das Lernen von Englisch objektiv schwierig ist. Im Klassenzimmer haben unsere Kunden unweigerlich verschiedene Schwierigkeiten (wenn sie etwas nicht verstehen oder wenn sie keinen Erfolg haben oder für sie schwierig sind) negative Emotionen, die mit ihnen verbunden sind, und dass dies ihren Wunsch verringert, weiter zu lernen.
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Infolgedessen wurde die Umstellung auf den Wiederkauf von Unterrichtsstunden von den Schülern statistisch signifikant erhöht und die Kosten für die Entwicklung und Verwendung dieses Modells wurden wiederholt wieder wettgemacht.
Vor allem aber waren die Schüler mit den vergangenen Lektionen zufriedener.
Anmerkungen
- Titelfoto von Mitchell Luo .
- Ich kann die Namen der englischen Schule und des Box-Erkennungsdienstes gemäß den Bestimmungen der NDA nicht offenlegen.