Oto odpowiedź na pytanie kursanta:
Wiedza o nauczaniu maszynowym może przynieść nauczycielowi matematyki możliwość stworzenia bardziej efektywnych metod nauczania i weryfikacji wiedzy uczniów. Na przykład, włączenie subiektywnych informacji do modelu matematycznego może być ważne dla uzyskania dokładnego oszacowania prawdopodobieństwa, co może być przydatne w nauczaniu matematyki.
Statystyka bayesowska dostarcza teoretycznych ram dla włączenia takiej subiektywności do rygorystycznej analizy: określamy a priori rozkład prawdopodobieństwa (który może być subiektywny), a następnie aktualizujemy ten rozkład na podstawie danych empirycznych.
W inżynierii modele fizyczne są często tworzone metodami matematycznymi, takimi jak metoda elementów skończonych. Różne modele matematyczne wykorzystują różne geometrie, które niekoniecznie są dokładnymi opisami geometrii wszechświata.