Наш світ повільно рухається шляхом тотальної цифровізації. Тому немає нічого дивного в тому, що за проведення деяких курсів відповідає штучний інтелект. Він цілком здатен пояснювати матеріал, проводити тестування та взаємодіяти з учнями. Але як машина може приносити настільки вагому користь? Усе це можливо завдяки технології Deep Learning. Розглянемо це питання більш детально.
Як LXP платформи можуть покращити процес онлайн-навчання?
LXP-системи є SaaS-платформами, які працюють у відкритому хмарному середовищі. Це дає змогу об'єднати різні внутрішні та зовнішні ресурси в єдину навчальну екосистему з інструментами на основі штучного інтелекту (AI) та машинного навчання (ML). Якщо традиційні LMS орієнтовані на керування навчальним процесом, то LXP роблять електронний курс більш персоналізованим і цікавим для учнів.
При цьому не можна називати LXP окремою технологією. Це радше система, яка використовує штучний інтелект і машинне навчання для доставлення навчального контенту та створення індивідуальних умов навчання для всіх учнів.
LXP дає рекомендації щодо проходження курсу на підставі раніше отриманих знань і пройдених модулів. При цьому студенти отримують більшу свободу вибору того, що і коли вивчати.
За останні кілька років онлайн-навчання довело свою ефективність як у віддаленому, так і гібридному форматі. Тепер учням більше не потрібно відвідувати заняття наживо, а брати участь у заняттях або просто спілкуватися за допомогою віртуальних кімнат і програм для самостійного навчання.
Переваги онлайн-навчання оцінили не тільки онлайн-школи, а й великі компанії. Адже кожна компанія хоче, щоб працівники досягали успіху і виділялися серед інших фахівців. І найкращий спосіб досягти цієї мети — удосконалювати їхні навички, тим самим збільшуючи цінність кожної людини. Також LXP дає змогу співробітникам краще зрозуміти цілі компанії, поліпшити показники командної роботи, а також стимулювати кар'єрне зростання.
Чи означає глибоке навчання те, що з учнями працюють машини?
Часто люди, які не мають знань у технічній термінології, схильні плутати eLearning, Deep Learning і штучний інтелект (AI). Два останні поняття покликані автоматизувати процес навчання за допомогою комп'ютерів. Зараз Deep Learning і штучний інтелект активно використовуються у сфері eLearning.
При цьому поняття глибокого навчання звучить гучніше та незвичніше. Сама технологія Deep Learning не передбачає використання штучного інтелекту як такого. У цьому випадку просто використовуються методики AI, щоб навчити систему онлайн-навчання самостійно знаходити розв'язання різних питань. Комп'ютери відповідають за аналізування даних і визначення конкретних моделей поведінки учнів.
Але є цікава тенденція: комп'ютерні рішення працюють значно швидше за людей завдяки попередньому завантаженню даних і застосуванню спеціальних алгоритмів. Також це набагато краще за створення окремої системи автоматизації для ітеративного виконання завдань, що стосуються електронного курсу. Тому технологія глибокого навчання набуває дедалі більшого застосування у сфері eLearning.
Які переваги приховує в собі Deep Learning?
Машинне навчання вже стає звичним явищем для онлайн-навчання після успіху в стрімінгових сервісах і відеоплатформах. У нього є кілька вагомих переваг, які роблять Deep Learning незамінним інструментом для будь-якого електронного курсу.
Індивідуальний план розвитку для кожного учня
Через стрімкий розвиток цифрових технологій скоротився період застарівання знань. Наприклад, зараз можна застосовувати менше половини знань, отриманих 4-5 років тому. Але якщо людина навчилася чогось 10 або навіть 15 років тому, то їй доведеться проходити перепідготовку. І бажано навчатися без відриву від основної роботи, щоб зробити успішну кар'єру в майбутньому.
У підсумку критично важливо підвищити власні навички, щоб іти в ногу з часом і цілком відповідати очікуванням роботодавців. Але як дізнатися, що саме потрібно вивчити людині? Для цього спочатку необхідно визначити обсяг уже наявних знань, після чого система зрозуміє стиль навчання учня та складе для нього індивідуальний план розвитку. Тому для розв’язання цього питання вкрай важливо підібрати програмне рішення на основі методик машинного навчання.
Чат-боти як віртуальні помічники
Чат-бот — це спеціальна програма, яка імітує реальну розмову з користувачем за допомогою штучного інтелекту та машинного навчання. Крім того, в деяких випадках він здатний замінити живого викладача на онлайн-курсі. Причина проста: систему можна навчити так, щоб вона могла пояснювати матеріал на заняттях і відповідати на запитання студентів.
Чат-боти виступають засобом забезпечення чіткої структури електронного курсу. Так само як Siri або Alexa, віртуальні помічники можуть давати домашні завдання, контролювати їх виконання та відстежувати прогрес кожного учня. До того ж чат-бот може ділитися мотивувальними порадами та давати змістовний зворотний зв'язок. Щоб процес навчання був цікавим і захопливим, ви можете додати чат-бот у вашу програму навчання.
Найчастіше такі віртуальні помічники чудово підходять для читання лекцій на базові теми. У такому разі вони чудово справляються з роллю онлайн-консультантів і здатні покращувати взаємодію з учнями в процесі проведення курсу. Однак для складніших тем, які потребують більш ретельної підготовки та унікальних знань, краще залучити живих викладачів.
У майбутньому чат-боти цілком можуть стати чимось на кшталт віртуальних репетиторів, які братимуть участь у кожному діалозі зі студентами. Це дасть змогу максимально оперативно пропонувати допомогу з питань, що їх цікавлять.
Профілі учнів для кращої роботи з цільовими аудиторіями
Створення профілів учнів — результат обробки даних студентів за допомогою алгоритмів машинного навчання. Наприклад, коли ви користуєтеся браузером або пошуковою системою, то напевно бачили персоналізовану рекламу або рекомендації щодо товарів і послуг. Вони пропонуються на підставі ваших попередніх покупок або запитів у пошуковику.
Схожим чином діє платформа для онлайн-навчання. Вона створює профілі учнів, спираючись на дані про попередню освіту та дії протягом електронного курсу. Сюди входять різні типи даних: місце роботи студента, хобі, інтереси, цілі навчання тощо. У результаті кожен слухач електронного курсу отримує особистий профіль з усією необхідною інформацією. А технологія Deep Learning дає змогу побудувати індивідуальну схему навчання на підставі цього профілю.
Підвищення залученості учнів для більш ефективного навчання
Це ще один плюс використання технології глибокого навчання. Адже часто після проведення першого потоку курсу його творці замислюються, наскільки він був успішним. Чи вдалося зацікавити перших учнів?
Зазвичай творці онлайн-курсу покладаються на відгуки студентів або передбачають можливий рівень залученості. Однак не завжди вони можуть бути впевнені, що деякі учні були незадоволені курсом або мали проблеми під час його проходження.
Висновки
Інтеграція глибокого навчання в освітній курс дасть змогу вивести навчальний контент на новий рівень і якісно відстежувати прогрес кожного учня. Технологія Deep Learning дає відповіді на такі запитання:
- Чи витрачають учні більше часу на розуміння конкретної інформації?
- Скільки часу користувачі використовують на виконання проміжних і підсумкових тестів?
- Який показник утримання уваги на відеоуроках і текстових матеріалах?
Після того як система зібрала всі ці дані, онлайн-платформа з підтримкою Deep Learning може пропонувати персоналізований контент учням, аби вони здобули цінні знання в певних темах. Якщо ж курс відвідує досвідчена людина, то система пропонуватиме їй матеріали для глибшого вивчення вибраної теми. У підсумку електронний курс стає ефективнішим завдяки підвищенню залученості учнів. А це означає, що інтерес до навчального матеріалу зросте в рази!
Сподіваємося, що наша стаття була для вас корисною. Якщо у вас залишилися запитання щодо використання машинного навчання в eLearning, пишіть їх у коментарях. Ми обов'язково на них відповімо, а найцікавіші з них стануть основою для наших майбутніх матеріалів!