В этой статье мы попытаемся понять, что такое искусственный интеллект в контексте электронного обучения?

Отрасль электронного обучения сообщает «Компьютер или система, способные выполнять множество задач, требующих человеческого интеллекта, известны как платформа электронного обучения на основе искусственного интеллекта. Он может дать ответы на вопросы, касающиеся людей, включая распознавание речи, переводы, принятие решений и многое другое».

Зачем использовать ИИ в электронном обучении?

Некоторые типичные проблемы с традиционной моделью корпоративного обучения включают:

1. Слишком много информации и длины. Большинство обычных учебных программ по-прежнему состоят из длинных модулей. А на создание часового учебного материала уходит слишком много времени. Это быстро ошеломляет людей

2. Отсутствие индивидуального опыта. Поскольку для создания контента требуется время, курсы электронного обучения часто носят слишком общий характер и не учитывают уникальные потребности каждого сотрудника.

3. На самом деле не отслеживайте эффективность программы — расчет рентабельности инвестиций в традиционном обучении требует трудоемких процедур сбора и ввода данных.

4. Это не соответствует требованиям и ожиданиям цифровой рабочей силы, поскольку обучение теперь является постоянной деятельностью, а не одноразовой инициативой или инициативой, проводимой два раза в год. Согласно исследованию LinkedIn Learning, сегодняшняя рабочая сила (которая состоит в основном из миллениалов и представителей поколения Z) предпочитает самостоятельно управлять своим учебным опытом.

Применение искусственного интеллекта к корпоративному обучению и курсам электронного обучения специально решает многие из этих проблем.

Как искусственный интеллект меняет индустрию электронного обучения

Компании все больше и больше осознают возможность использования ИИ для обучения и развития. Фактически, согласно опросу Gartner CIO за 2019 год, 37% предприятий, или ошеломляющий рост на 270% за предыдущие четыре года, использовали тот или иной ИИ. Кроме того, согласно тому же отчету, к 2021 году искусственный интеллект станет основой для 80% разрабатываемых технологий.

Примеры использования популярных стартапов Edtech

Технологии постепенно внедряются в развитие электронного обучения, и EdTech с каждым годом привлекает все больше средств. По данным Holon IQ, в 2021 году в венчурный капитал edtech будет инвестировано $20,8 млрд. Это почти на четыре миллиарда больше, чем год назад, и почти в пять раз больше, чем пять лет назад. Эти цифры демонстрируют огромный спрос на программное обеспечение EdTech. Это не шокирует, потому что сложные алгоритмы улучшают образование, делая его более гибким и индивидуальным. Вот как применение машинного обучения для создания онлайн-обучения может улучшить UX в вашем приложении.

Способы, которыми искусственный интеллект меняет сектор электронного обучения, следующие:

1. Предложите дисциплины для изучения. Многие будущие ученики не уверены в том, что они должны изучать. Особенно это касается учеников вчерашних школ, желающих поступить в колледж. В этом случае ML спасает положение. Он дает беспристрастные советы, в отличие от человека, на основе интересов пользователей, результатов тестов и академических знаний. Этот вид услуг предлагает SchooLinks, компания EdTech, которая работает с университетами и кандидатами во многих штатах США.

2. Адаптируйте процесс обучения к потребностям учащихся. Алгоритмы машинного обучения отслеживают, как ученики учатся, и изменяют учебную программу в соответствии с их требованиями. Прекрасная иллюстрация этого — программа для изучения языков Duolingo. Он отслеживает грамматические или лексические ошибки пользователя и предлагает соответствующие действия для восполнения пробелов в знаниях.

3. Персонализируйте темп обучения. Акцент традиционного образования на типичном студенте является его основным недостатком. В этом сценарии одаренные ученики теряют интерес к занятиям, а отсталые ученики теряют мотивацию из-за неудовлетворительной успеваемости. Учащиеся могут учиться в удобном для них темпе благодаря интеллектуальным алгоритмам, которые адаптируют процесс обучения. Например, MobyMax предлагает индивидуальный график обучения, основанный на успеваемости учащихся.

4. Применяйте интеллектуальное оценивание. Беспристрастную оценку знаний учащихся обеспечивает технология машинного обучения, используемая при создании электронного обучения. Вместо того, чтобы сосредотачиваться на том, насколько эффективно учащиеся повторили информацию, они анализируют свои ответы, чтобы определить, насколько хорошо они ее поняли. Эти и другие услуги предлагает пользователям стартап Edtech Quizlet. Их интеллектуальная опция оценивания выходит за рамки простого сопоставления ответа учащегося с точным ответом, хранящимся в базе данных. Вместо этого, даже если ответ перефразирован или содержит опечатки или небольшие грамматические ошибки, алгоритм оценивает смысл сказанного и выставляет справедливую оценку.

5. Улучшить результаты работы. Огромные объемы данных анализируются алгоритмами машинного обучения, чтобы определить, как действовать в определенных обстоятельствах. Это лежит в основе компании по электронному обучению Grammarly, которая анализирует тексты, написанные на американском и британском английском, и предлагает улучшенные методы письма. Инструмент предлагает предложения о том, как перефразировать контент, чтобы сделать его более разборчивым и понятным, а также указывает на ошибки.

Будущее электронного обучения

Сектор обучения и развития за последние четыре года стал использовать эту технологию чаще — на 47,5%, а к 2025 году прогнозируется, что инвестиции в искусственный интеллект составят 190,61 млрд долларов.

Вопреки распространенному мнению, ИИ и МО используются не только в нетрадиционном обучении. Современные колледжи и университеты постепенно инвестируют в развитие платформ электронного обучения, поскольку осознают их преимущества. Разработка системы управления обучением (LMS) — первый шаг в оцифровке традиционного образования. Однако современные предприятия не ограничиваются их использованием и используют в своей деятельности более передовые технологии. Мы можем ожидать, что вскоре университеты по всему миру начнут использовать инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения в своих классах.

Можно предположить, что в будущем искусственный интеллект будет управлять большей частью работы, которую в настоящее время выполняют люди. Однако причин для беспокойства нет, так как это просто улучшит подготовку людей и позволит им выполнять более сложные обязанности.

Компании могут предоставлять индивидуальное обучение в масштабе, используя искусственный интеллект, экономя время инструкторов и персонала и позволяя им сосредоточиться на более важных обязанностях. Кроме того, сотрудники будут более вовлечены и заинтересованы в обучении благодаря преимуществам, о которых мы говорили ранее, таким как адаптивное обучение, расширенная аналитика и оптимизация времени в процессе создания. Это приведет к лучшим результатам и более высокой производительности.