Lernende auf der ganzen Welt können durch die Technologie des maschinellen Lernens (ML) sehr gut gesteuert werden. Mitarbeiter verlangen heute einen höheren Standard an eLearning-Ressourcen, die sowohl flexibel als auch interaktiv sind. Führend eLearning Anbieter personalisieren das Lernen effektiv, sagen Lernanforderungen voraus und stellen ihren Lernenden mithilfe eines Mustererkennungssystems automatisch relevante und zeitnahe Inhalte zur Verfügung. Lassen Sie uns mehr darüber erfahren, wie die ML-Technologie die Zukunft des eLearning gestaltet.
ML kann die Leistungsmuster von Lernenden erkennen
ML-Algorithmen können verwendet werden, um die in einem LMS registrierte Leistung der Lernenden zu verfolgen, auf deren Grundlage zukünftige Lernsitzungen und deren Themen entwickelt werden können. Auf diese Weise können die tatsächlichen Lernbedürfnisse erfüllt werden. Ein solcher Ansatz ist hilfreich, wenn beispielsweise 30 Lernende mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Erfahrungen für einen Kurs eingeschrieben sind. Das ML LMS liefert maßgeschneiderte Inhalte für diese individuellen Lernenden, indem es den Kurs proaktiv an die unterschiedlichen Fähigkeiten der Lernenden ant. Daher können sachkundigere Lernende durch bestimmte Anungen an den Lerninhalten schneller vorankommen und weniger sachkundige Lernende erhalten eine bessere Gelegenheit, am Lernmaterial zu arbeiten und sich das richtige Wissen anzueignen.
Lernende motivieren
ML ermöglicht es den Lernenden, Wissen durch einen persönlichen Lehransatz zu erwerben. Mit ML können sich die Lernenden auf ihre Wissenslücken konzentrieren, anstatt ständig über denselben und redundanten Lehrplan zu schweben.
In den meisten Fällen durchlaufen die Lernenden zu Beginn eines Kurses viele unnötige und langweilige Teile des Schulungsprogramms. ML eliminiert diesen demotivierenden Aspekt des Trainings, da die Algorithmen, die den Fortschritt der Lernenden überwachen, den Lehrplan effektiv verfeinern und diese unnötigen Teile entfernen.
Dadurch können die Lernenden deutlich weniger Zeit für die Ausbildung und den Erwerb der gewünschten Fähigkeiten und das Erreichen ihrer Ausbildungsziele aufwenden. Die Einbindung von ML ermöglicht den Lernenden zu verstehen, dass der Kurs maßgeschneidert ist, um ihre Wissenslücken zu schließen und keine Zeitverschwendung durch irrelevante Vorlesungen entsteht.
Sie erhalten die Möglichkeit, aktiver am Kurs teilzunehmen, da sie wissen, dass der Kurs genau auf ihre Bedürfnisse eingeht.
Verbessert den ROI
Da ML das Potenzial hat, die Kursdauer deutlich zu verkürzen, ermöglicht es den Mitarbeitern/Lernenden, sich auf ihre berufsbezogenen Aufgaben zu konzentrieren. Da Sie außerdem auf den Fortschritt Ihrer Mitarbeiter/Lernenden zugreifen können, können Sie Ihre Online-Kurse für sie planen, die einen verfeinerten Ansatz erfordern, damit sie besser arbeiten können.
Sie können schnell erkennen, mit welchen Themen Ihre Schüler am meisten zu kämpfen haben, indem Sie die von eLearning-Kursen generierten Daten analysieren. Die Lernenden können sich auf ihre Wissenslücken konzentrieren, da der ML-Algorithmus das Kursmaterial ant. Somit können Sie bei Schulungsmaterialien viel Zeit und Ressourcen sparen.
Lehrpraktiken
Mit dem Aufkommen von Videokonferenz-Apps und Messaging-Apps wie Skype wurden auch personalisierte virtuelle Trainingsmethoden populär. Musikunterricht, Projektmanagement, Ingenieurgespräche, akademische Nachhilfe sind heute dank Online-Training möglich.
Klassenräume können mit verschiedenen Klassenräumen verbunden werden, die über weite geografische Grenzen verteilt sind, um verschiedene Schulungsanforderungen zu erfüllen und ein effektiveres Lernsystem zu fördern. Führende eLearning-Anbieter nutzen Autorensoftware software Multimediaanwendungen zum Manipulieren von Multimediaobjekten zu entwickeln.
Im Bildungsbereich werden ML und andere Bereiche der Entwicklung künstlicher Intelligenz eine zwingende Rolle spielen. Natural Language Processing und ML-Algorithmen sind nur der Anfang dieser technologischen Transformation.
Abschließende Überlegungen
ML kann, wenn es in eLearning-Systeme eingeführt wird, den Erwerb von lernerzentriertem und wertvollem Wissen erleichtern. Die Entwicklung einer benutzerdefinierten eLearning-Plattform mit ML kann die Leistung Ihrer Lernenden/Mitarbeiter erheblich steigern. Darüber hinaus erhalten sie genügend Zeit, um ihre berufsbezogenen Aufgaben effizient zu erledigen.
