Naš svet se polako kreće ka potpunoj digitalizaciji. Zato nije iznenađujuće što se neki kursevi izvode uz pomoć veštačke inteligencije. Ona može da objasni gradivo, testira i komunicira sa polaznicima. Ali kako mašina može da napravi tako veliku razliku u odnosu na predavače uživo? Sve je to moguće zahvaljujući tehnologiji Deep Learning. Hajde da detaljnije razmotrimo ovo pitanje i saznamo zašto je mašinsko učenje perspektivna pojava u e-učenju.
Kako LXP platforme mogu unaprediti iskustvo onlajn učenja
LXP sistemi su SaaS platforme koje rade u otvorenom cloud okruženju. Omogućavaju objedinjavanje različitih internih i eksternih resursa u jedinstven ekosistem za učenje sa alatima zasnovanim na veštačkoj inteligenciji (AI) i mašinskom učenju (ML). Dok se tradicionalni LMS sistemi fokusiraju na upravljanje procesom učenja, LXP platforme čine e-kurs personalizovanijim i zanimljivijim za polaznike.
Međutim, LXP se ne može nazvati zasebnom tehnologijom. Umesto toga, to je sistem koji koristi veštačku inteligenciju i mašinsko učenje za isporuku nastavnog sadržaja i stvaranje personalizovanog okruženja za učenje.
LXP pruža preporuke za kurseve na osnovu prethodnog znanja i završenih modula. Na taj način polaznici dobijaju veću slobodu da izaberu šta i kada će učiti.
Onlajn učenje se tokom poslednjih nekoliko godina pokazalo kao efikasno u udaljenim i hibridnim formatima. Sada polaznici više ne moraju da pohađaju nastavu uživo. Umesto toga, mogu da učestvuju na časovima ili jednostavno komuniciraju putem virtuelnih soba i rešenja za samostalno učenje.
Prednosti onlajn učenja cene ne samo onlajn škole već i velike kompanije. Na kraju krajeva, svako preduzeće želi da zaposleni uspeju i istaknu se među drugim stručnjacima. A najbolji način da se taj cilj ostvari jeste unapređivanje njihovih veština, čime se povećava vrednost svake osobe. LXP omogućava zaposlenima da bolje razumeju ciljeve kompanije, poboljšaju učinak tima i podstaknu razvoj karijere.
Da li Deep Learning znači da mašine rade sa polaznicima
Ljudi koji nisu upoznati sa tehničkom terminologijom često mešaju e-učenje, Deep Learning i veštačku inteligenciju (AI). Da pojasnimo: poslednja dva koncepta osmišljena su da automatizuju proces učenja pomoću računara. Trenutno se Deep Learning i veštačka inteligencija aktivno koriste u industriji e-učenja.
Koncept Deep Learning zvuči upečatljivije i neobičnije. Istovremeno, Deep Learning ne podrazumeva upotrebu veštačke inteligencije kao takve. U ovom slučaju, AI tehnike se jednostavno koriste za obučavanje sistema za onlajn učenje da samostalno pronalazi rešenja za različita pitanja. Računari su zaduženi za analizu podataka i prepoznavanje specifičnog ponašanja polaznika.
U ovom slučaju, računarska rešenja rade mnogo brže od ljudi zahvaljujući unapred učitanim podacima i primeni jedinstvenih algoritama. To je takođe mnogo bolje od kreiranja zasebnog sistema automatizacije koji prolazi kroz zadatke elektronskog kursa. Zato se tehnologija Deep Learning sve više koristi u e-učenju.
Koje su prednosti koncepta Deep Learning
Mašinsko učenje već postaje uobičajena pojava u onlajn učenju nakon uspeha striming servisa i video platformi. Ono ima nekoliko ključnih prednosti koje Deep Learning čine nezamenljivim alatom za svaki onlajn kurs.
Individualni plan razvoja za svakog polaznika
Zbog brzog razvoja digitalne tehnologije, period zastarevanja znanja se skratio. Na primer, i dalje je moguće primeniti manje od polovine znanja stečenog pre 4-5 godina. Ali ako je osoba nešto naučila na univerzitetu pre 10 ili čak 15 godina, mora ponovo da se obuči. Poželjno je i da kurs završi bez napuštanja glavnog posla, kako bi u budućnosti izgradila uspešnu karijeru.
Na kraju, ključno je početi sa unapređivanjem sopstvenih veština kako biste išli u korak s vremenom i u potpunosti ispunili očekivanja poslodavaca. Ali kako tačno znamo šta osoba treba da nauči? Za to najpre treba utvrditi trenutno znanje; zatim će sistem razumeti stil učenja polaznika i kreirati individualni plan razvoja za svakog korisnika. Za to treba pravilno izabrati softversko rešenje zasnovano na tehnikama mašinskog učenja.
Četbotovi kao virtuelni asistenti
Četbot je poseban program koji simulira razgovor stvarnog korisnika pomoću veštačke inteligencije i mašinskog učenja. Pored toga, ponekad može da zameni predavača uživo u onlajn kursu. Razlog je jednostavan: sistem se može obučiti da objašnjava gradivo na času i odgovara na pitanja polaznika, poput pravog predavača.
Četbotovi služe kao sredstvo za pružanje jasne strukture e-kursu. Poput Siri ili Alexa, virtuelni asistenti mogu zadavati domaće zadatke, pratiti njihovo izvršavanje i pratiti napredak svakog polaznika. Pored toga, četbotovi mogu pružati motivacione savete i smislenе povratne informacije za vaše zadatke. Možete dodati četbot u svoj nastavni plan kako biste učenje učinili zanimljivim i privlačnim.
Ovi virtuelni asistenti često su odlični za držanje predavanja o važnim temama. U tom slučaju, odlično funkcionišu kao onlajn savetnici i mogu poboljšati interakciju polaznika tokom kursa. Međutim, za složenije teme koje zahtevaju temeljnu pripremu i jedinstveno znanje bolje je uključiti predavače uživo, čime se proces učenja čini efikasnijim.
U budućnosti bi četbotovi mogli postati poput virtuelnih tutora, učestvujući u svakom dijalogu sa polaznicima. To će omogućiti pružanje pomoći što je brže moguće u vezi sa pitanjima koja ih zanimaju.
Profili polaznika za bolje ciljne grupe
Kreiranje profila polaznika rezultat je obrade podataka o polaznicima algoritmima mašinskog učenja. Na primer, kada koristite pregledač ili pretraživač, verovatno vidite personalizovane oglase ili preporuke za proizvode i usluge. Oni se predlažu na osnovu vaših prethodnih kupovina ili upita u pretraživaču.
Slično tome, platforma za onlajn učenje kreira profile polaznika na osnovu podataka o prethodnom obrazovanju i aktivnostima tokom e-kursa. To uključuje različite vrste podataka: mesto rada, hobije, interesovanja, ciljeve učenja itd. Kao rezultat, svaki učesnik e-kursa dobija lični profil sa svim potrebnim informacijama. A tehnologija Deep Learning omogućava kreiranje individualne šeme učenja na osnovu tog profila.
Povećanje angažovanja polaznika za efikasnije učenje
To je još jedna prednost korišćenja tehnologije Deep Learning. Nakon prvog izdanja kursa, njegovi kreatori se često pitaju koliko je on bio uspešan. Da li su prvi polaznici bili zainteresovani? Da li su imali poteškoća prilikom prolaska kroz module?
Kreatori onlajn kurseva obično se oslanjaju na povratne informacije polaznika ili predviđaju moguće angažovanje. Međutim, ne mogu uvek biti sigurni da neki polaznici nisu bili zadovoljni kursom ili da su imali problema tokom njegovog pohađanja. Najbolja opcija je korišćenje onlajn rešenja zasnovanog na Deep Learning algoritmima.
Zaključak
Integracija Deep Learning tehnologije u obrazovni kurs podići će nastavni sadržaj na viši nivo i omogućiti vam kvalitetno praćenje napretka svakog polaznika. Tehnologija Deep Learning daje odgovore na sledeća pitanja:
- Da li polaznici provode više vremena razumevajući određene informacije?
- Koliko vremena korisnicima treba da završe međuispite i završne testove?
- Kolika je stopa zadržavanja za video lekcije i tekstualne materijale?
Kada sistem prikupi sve ove podatke, onlajn platforma sa omogućenim Deep Learning funkcijama može polaznicima ponuditi personalizovani sadržaj kako bi stekli dragocene uvide u određene teme. Ako kurs pohađa iskusna osoba, sistem će joj pružiti materijal za detaljnije učenje odabrane teme. Kao rezultat toga, e-kurs postaje efikasniji zahvaljujući većem angažovanju polaznika, što znači da će interesovanje za nastavni materijal višestruko porasti!
Nadamo se da vam je naš članak bio koristan. Ako i dalje imate pitanja o korišćenju algoritama mašinskog učenja u elektronskim kursevima, napišite ih u komentarima ispod. Nesumnjivo ćemo odgovoriti na njih, a najzanimljivija će poslužiti kao osnova za naše buduće materijale!