Studerende over hele verden kan styres meget godt af maskinlæringsteknologi (ML). Medarbejdere i dag kræver en højere standard af eLearning-ressourcer, som er både fleksible og interaktive. Førende eLearning udbydere tiler effektivt læring, forudsiger læringskrav og leverer automatisk relevant og rettidigt indhold til sine elever ved hjælp af et mønstergenkendelsessystem. Lad os udforske mere om, hvordan ML-teknologi former fremtiden for eLearning.
ML kan genkende elevens præstationsmønstre
ML-algoritmer kan bruges til at spore elevernes præstationer, der er registreret i en LMS, baseret på hvilke fremtidige læringssessioner og deres emner der kan udvikles. På denne måde kan de faktiske behov for læring imødekommes. En sådan tilgang er medvirkende til situationer som f.eks. 30 elever med forskellige evner og erfaring tilmeldt et kursus. ML LMS leverer tilet indhold i henhold til disse individuelle elever ved proaktivt at tile kurset i henhold til de forskellige elevers evner. Derfor, ved at foretage visse justeringer af læringsindholdet, kan mere kyndige elever komme hurtigere, og mindre kyndige elever får en bedre mulighed for at arbejde på læringsmaterialet og tilegne sig korrekt viden.
Motivere elever
ML giver eleverne mulighed for at tilegne sig viden gennem en personlig tilgang til undervisningen. Med ML kan eleverne foke på deres videnhuller snarere end løbende at svæve over den samme og overflødige læseplan.
I de fleste tilfælde, når eleverne starter et kursus, gennemgår de mange unødvendige og kedelige dele af træningsprogrammet. ML eliminerer dette demotiverende aspekt af træning, da algoritmerne, der overvåger elevernes fremskridt, effektivt forbedrer læseplanen og fjerner disse unødvendige dele.
Dette giver eleverne mulighed for at bruge betydeligt mindre tid på træning og tilegne sig de ønskede færdigheder og nå deres træningsmål. Inkorporeringen af ML gør det muligt for eleverne at forstå det faktum, at kurset er skræddersyet til at udfylde deres videnhuller, og at der ikke spildes tid gennem irrelevante forelæsninger.
De får mulighed for at deltage mere aktivt i kurset, da de ved, at kurset svarer præcist til deres behov.
Forbedrer ROI
Da ML har potentialet til at reducere kursets varighed betydeligt, giver det medarbejderne / eleverne mulighed for at foke på deres jobrelaterede opgaver. Da du desuden har adgang til dine medarbejderes / elevers fremskridt, kan du planlægge dine online kurser for dem, der kræver en mere raffineret tilgang for at gøre det muligt for dem at arbejde bedre.
Du kan hurtigt få øje på de emner, dine studerende kæmper mest med, ved at analysere de data, der genereres af eLearning-kurser. Eleverne kan foke på deres videnhuller, da ML-algoritmen vil justere kursusmaterialet. Derfor kan du spare meget tid og ressourcer på træningsmaterialer.
Undervisningspraksis
Med fremkomsten af videokonference-apps og messaging-apps som Skype blev personlig tilet træningsmetode også populær. Musikklasser, projektledelse, ingeniørdiskussion, akademisk vejledning er alle i dag mulige på grund af online træning.
Klasselokaler kan forbindes til forskellige klasselokaler spredt over brede geografiske grænser for at opfylde forskellige træningsbehov og for at fremme et mere effektivt læringssystem. Førende eLearning-udbydere bruger forfatter software at udvikle multimedieapplikationer til manipulation af multimedieobjekter.
I uddannelsesområdet spiller ML og andre områder af kunstig intelligensudvikling en bydende rolle. Naturlig sprogbehandling og ML-algoritmer er kun begyndelsen på denne teknologiske transformation.
Afsluttende tanker
Når ML introduceres i eLearning-systemer, kan det tilegne sig læring-centreret og værdifuld viden. Udvikling af en brugerdefineret eLearning-platform med ML kan øge dine elevers / medarbejderes ydeevne betydeligt. Derudover får de tid nok til at få deres jobrelaterede opgaver udført på en effektiv måde.
