Sztuczna inteligencja w systemach szkoleniowych online w celu personalizacji nauki

Obecnie, w fazie szybkiego rozwoju,sztuczna inteligencja, czyli sztuczna inteligencja, zrewolucjonizowała wiele dziedzin. Jedną z nich jest nauka online, zwana także e-learningiem lub e-learningiem. W tym konkretnym obszarze ten technologiczny artefakt umożliwia studentom dostęp do kursów dostosowanych do ich profilu, czyli spersonalizowanych i skalowalnych.

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji i systemów szkoleniowych online

Jak podkreślają eksperci w tej dziedzinie, sztuczna inteligencja to rewolucyjny wynalazek technologiczny. Odnosi się do zbioru koncepcji, technik, praktyk i technologii pozwalających na tworzenie maszyn zdolnych do symulowania ludzkiej inteligencji. Innymi słowy, ma na celu odtworzenie technologicznego odpowiednika ludzkiej inteligencji za pomocą informatyki, psychologii i neurologii.

Jest to jednak branża bardzo wyspecjalizowana i wymagająca określonych dyplomów. Dla Odbierać szkolenia w tym obszarze można przejść przez m.in szkoła specjalizująca się w sztucznej inteligencji i w Duże dane. Pod koniec pełnego kursu studenci mają do wyboru dwa główne stanowiska: analityk danych lub analityk danych.

Powinieneś wiedzieć, że sztuczna inteligencja narodziła się w latach 1940–1960, szczególnie w obliczu cybernetyki. Dziś w coraz większym stopniu przekształca wszystkie sektory gospodarki i ugruntowuje swoją pozycję prawdziwego twórcy wartości. Sztuczną inteligencję wykorzystuje się głównie w przemyśle 4.0, zwanym także „przemysłem jutra”, w obszarze zdrowia, ochrony środowiska, a także w handlu. Świat nauki nie jest pominięty: sztuczna inteligencja zrewolucjonizowała systemy szkoleń online.
Saasa
Cytujemy również LCMS (dla systemu zarządzania treścią nauczania), który również ma na celu projektanci instruktażu niż firmy. Został zaprojektowany i opracowany tak, aby znacznie ułatwić tworzenie modułów szkoleniowych i uczynić go jak najbardziej intuicyjnym. Możemy dodać administrację, hosting, centralizację i monitorowanie tworzonych kursów. W ten sposób LCMS łączy w sobie wszystko, czego projektanci potrzebują, aby to osiągnąć.

Poza tymi systemami znajdziemy TMS (dla systemu zarządzania szkoleniami) i LEP-LXP (dla platformy Learning Engagement Platform – Learning Experience Platform). Pierwsza umożliwia zarządzanie i kontrolę od A do Z plany szkoleniowe podczas gdy drugi promuje uczenie się oparte na współpracy i zaangażowanie uczniów.

Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję do personalizacji nauczania uczniów?

Jeśli sztuczna inteligencja i dane zdołały zrewolucjonizować dziedzina e-learningu, Dzieje się tak zwłaszcza ze względu na pojawiającą się koncepcję uczenia się adaptacyjnego. Ten ostatni wykorzystuje programy komputerowe oparte na sztucznej inteligencji do zoptymalizowanego organizowania multimediów i zasobów. Jego celem jest oferowanie zindywidualizowanego, spersonalizowanego i skalowalnego doświadczenia edukacyjnego.

Jest oczywiste, że system nauczania wykorzystujący to podejście edukacyjne oferuje uczniom tylko to, co jest dla nich bezpośrednio przydatne. Nie narzuca im konkretnego programu, ale kilka, aby mogli wybrać ten, który im najbardziej odpowiada.

Zapewnia to kursy przygotowująceTreść i metody nauczania automatycznie dopasowują się do profilu kursantów, ich możliwości, oczekiwań i rzeczywistych potrzeb. Adaptacyjna platforma edukacyjna jest w stanie dostosować swoje szkolenie w czasie rzeczywistym, dzięki czemu uczniowie uczą się inaczej i każdy ma własne tempo nauki. Należy pamiętać, że aby zapewnić zadowalający stopień personalizacji i ostatecznie wydobyć zindywidualizowane sugestie dotyczące modułów edukacyjnych, tego typu oprogramowanie opiera się na sojuszu pomiędzy:

• dane, czyli wszystkie dane dotyczące uczniów zebrane przed szkoleniem i w jego trakcie,
• kognitywistyka czy neurobiologia które pozwalają lepiej zrozumieć, jak funkcjonuje mózg w sytuacjach uczenia się,
• nauczanie maszynowe, technologię sztucznej inteligencji, która automatycznie przetwarza i analizuje dane, aby następnie formułować prognozy w czasie rzeczywistym.

Istnieją dwa poziomy uczenia się adaptacyjnego, a mianowicie poziom mikro i poziom makro. W pierwszym przypadku AI analizuje postępy i trudności uczniów, a następnie proponuje im najodpowiedniejsze ćwiczenia. Uwzględnia także apetyt na podstawie obecności i rodzaju ćwiczeń. W tym przypadku jego celem jest zmniejszenie ryzyka wycofania się.

Dzięki swoim algorytmom każdy uczeń korzysta ze szkolenia uwzględniającego tempo jego postępów. W drugim przypadku sztuczna inteligencja dostosowuje szkolenia w miarę postępów stażystów. Każdy moduł pojawia się zatem wtedy, gdy naprawdę tego potrzebuje, w zależności od szybkości asymilacji i uzyskanych wyników. Jednakże treści oferowane w ramach makronauki są takie same dla wszystkich uczniów.

Korzyści z spersonalizowanego uczenia się dla uczniów

Oczywiste jest, że spersonalizowane i skalowalne kształcenie jest skuteczniejsze niż szkolenie standardowe. Dlatego cieszy się coraz większą popularnością wśród firm, które chcą trwale wzmocnić swój kapitał ludzki. Dzięki uczenie się adaptacyjnekażdy uczeń uczy się tylko tego, co jest dla niego naprawdę przydatne i we własnym tempie. Może dzięki temu robić postępy szybciej, ponieważ nie będzie już musiał zajmować się zbędnymi treściami.

Spersonalizowane szkolenie stanowi również potężną dźwignię motywacyjną, jednocześnie znacznie poprawiając doświadczenie edukacyjne. Podobnie tworzy pewne zaangażowanie, a tym samym zwiększa zainteresowanie uczniów.

Uczenie się adaptacyjne również gwarantuje wskaźnik retencji zwiększony. Zapewnia uczniom wszystko, czego potrzebują, aby w pełni opanować nauczane koncepcje. To oczywiście przekłada się na doskonałe rezultaty.