Наш мир медленно движется в сторону тотальной цифровизации. Поэтому нет ничего удивительного в том, что некоторые курсы проводит искусственный интеллект. Он вполне способен объяснять материал, проводить тестирование и взаимодействовать с учениками. Но как машина может приносить столь весомую пользу? Всё это возможно благодаря технологии Deep Learning. Рассмотрим этот вопрос более подробно.
Как LXP платформы могут улучшить процесс онлайн-обучения
LXP-системы являются SaaS-платформами, которые работают в открытой облачной среде. Это позволяет объединить различные внутренние и внешние ресурсы в единую учебную экосистему с инструментами на основе искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML). Если традиционные LMS ориентированы на управление учебным процессом, то LXP делают электронный курс более персонализированным и интересным для учеников.
При это нельзя называть LXP отдельной технологией. Это скорее система, которая использует искусственный интеллект и машинное обучения для доставки учебного контента и создания индивидуальных условий обучения.
LXP дает рекомендации по прохождению курса на основании ранее полученных знаний и пройденных модулей. При этом ученики получают большую свободу выбора того, что и когда изучать.
За последние несколько лет онлайн-обучение доказало свою эффективность как в удаленном, так и гибридном формате. Теперь ученикам больше не нужно посещать занятия вживую, а участвовать в занятиях или просто общаться посредством виртуальных комнат и решения для самостоятельного обучения.
Преимущества онлайн-обучения оценили не только онлайн-школы, но и крупные компании. Ведь каждая компания хочет, чтобы работники добивались успеха и выделялись среди остальных специалистов. И лучший способ достичь этой цели — совершенствовать их навыки, тем самым увеличивая ценность каждого человека. Также LXP позволяет сотрудникам лучше понять цели компании, улучшить показатели командной работы, а также стимулировать карьерный рост
Значит ли глубокое обучение то, что с учениками работают машины
Часто люди, которые не имеют познаний в технической терминологии, склонны путать eLearning, Deep Learning и искусственный интеллект (AI). Два последних понятия призваны автоматизировать процесс обучения при помощи компьютеров. Сейчас Deep Learning и искусственный интеллект активно используются в сфере eLearning.
При этом понятие глубокого обучения звучит более громко и необычно. При этом Deep Learning не предусматривает использования искусственного интеллекта как такового. В этом случае просто используются методики AI, чтобы обучить систему онлайн-обучения самостоятельно находить решения различных вопросов. Компьютеры отвечают за анализирование данных и определение конкретных моделей поведения учеников.
При этом компьютерные решения работают гораздо быстрее людей за счет предварительной загрузки данные и применения специальных алгоритмов. Также это гораздо лучше создания отдельной системы автоматизации для итеративного выполнения задач, касающихся электронного курса. Поэтому технология глубокого обученмя получает все большее применение в сфере eLearning.
Какие преимущества скрывает в себе Deep Learning
Машинное обучение уже становится привычным явлением для онлайн-обучения после успеха в стриминговых сервисах и видеоплатформах. У него есть несколько весомых преимуществ, которые делают Deep Learning незаменимым инструментом для любого онлайн-курса.
Индивидуальный план развития для каждого ученика
В силу стремительного развития цифровых технологий сократился период устаревания знаний. Например, сейчас можно применять менее половины знаний, полученных 4-5 лет. Но если человек обучился чему-то 15 лет назад, то ему с большой долей вероятности придется проходить переподготовку. И желательно обучаться без отрыва от основной работы, чтобы сделать успешную карьеру в будущем.
В итоге критически важно повысить собственные навыки, чтобы идти в ногу со временем и всецело соответствовать ожиданиям работодателей. Но как узнать, что именно нужно изучить человеку? Для этого сначала необходимо определить объем уже имеющихся знаний, после чего система поймет стиль обучения ученика и составит для него индивидуальный план развития. Для этого крайне важно подобрать программное решение на основе методик машинного обучения.
Чат-боты в качестве виртуальных помощников
Чат-бот — это специальная программа, которая имитирует реальный разговор с пользователем при помощи искусственного интеллекта и машинного обучения. Кроме того, в некоторых случаях он способен заменить живого преподавателя на онлайн-курсе. Причина простая: систему можно обучить так, чтобы она могла объяснять материал на занятиях и отвечать на вопросы студентов.
Чат-боты выступают средством обеспечения четкой структуры электронного курса. Также как Siri или Alexa, виртуальные помощники могут давать домашние задания, контролировать их выполнение и отслеживать прогресс каждого ученика. Помимо этого, чат-бот может давать мотивирующие советы и давать содержательную обратную связь. Чтобы процесс обучения был интересным и увлекательным, вы можете добавить чат-бот в вашу программу обучения.
Зачастую такие виртуальные помощники отлично подходят для чтения лекций на базовые темы. В таком случае они отлично справляются с ролью онлайн-консультантов и способны улучшать взаимодействие с учениками в процессе проведения курса. Однако для более сложных тем, требующих тщательной подготовки и уникальных знаний, лучше привлечь живых преподавателей.
В будущем чат-боты вполне могут стать чем-то вроде виртуальных репетиторов, которые будут принимать участие в каждом диалоге со студентами. Это позволит максимально оперативно предлагать помощь по интересующим их вопросам.
Профили учеников для лучшей работы с целевыми аудиториями
Создание профилей учеников — результат обработки данных студентов при помощи алгоритмов машинного обучения. К примеру, когда вы пользуетесь браузером или поисковиком, то наверняка видели персонализированную рекламу или рекомендации по товарам и услугам. Они предлагаются на основании ваших предыдущих покупок или запросов в поисковике.
Точно так же платформа для онлайн-обучения создает профили учеников, опираясь на данные о предыдущем образовании и действиях на протяжении электронного курса. Сюда входят различные типы данных: место работы студента, хобби, интересы, цели обучения, и т. д. В результате каждый слушатель электронного курса получает личный профиль со всей необходимой информацией. А технология Deep Learning позволяет построить индивидуальную схему обучения на основании этого профиля.
Повышение вовлеченности учеников для более эффективного обучения
Это еще один плюс использования технологии глубокого обучения. Ведь часто после проведения первого потока курса его создатели задумываются, насколько он был успешным. Удалось ли заинтересовать первых учеников?
Обычно создатели онлайн-курса полагаются на отзывы студентов или предугадывают возможную вовлеченность. Однако не всегда они могут быть уверены, что некоторые ученики были недовольны курсом или имели проблемы во время его прохождения.
Выводы
Интеграция глубокого обучения в образовательный курс позволит вывести учебный контент на новый уровень и качественно отслеживать прогресс каждого ученика. Технология Deep Learning даёт ответы на следующие вопросы:
- Тратят ли ученики больше времени на понимание конкретной информации?
- Сколько времени уходит у пользователей на выполнение проверочных тестов?
- Какой показатель удержания внимания на видеоуроках и текстовых материалах?
После того как система собрала все эти данные, онлайн-платформа с поддержкой Deep Learning может предлагать персонализированный контент ученикам, чтобы получили ценные знания в определенных темах. Если же курс посещает опытный человек, то система будет предлагать ему материалы для более глубокого изучения. В итоге электронный курс становится более эффективным за счет повышения вовлечённости учеников. А это значит, что интерес к учебному материалу вырастет в разы!
Надеемся, что наша статья была для вас полезной. Если у вас остались вопросы касательно использования машинного обучения в eLearning, пишите их в комментариях. Мы обязательно на них ответим, а самые интересные станут основой для наших будущих материалов!