Lernantoj tra la mondo povas esti tre bone kontrolataj per maŝina lernado (ML) teknologio. Dungitoj hodiaŭ postulas pli altan normon de eLernaj rimedoj, kiuj estas kaj flekseblaj kaj interagaj. Gvidanta eLearning provizantoj efike personigas lernadon, antaŭdiras lernajn postulojn, kaj aŭtomate provizas koncernan kaj ĝustatempan enhavon al ĝiaj lernantoj per sistemo de rekono de ŝablonoj. Ni esploru pli pri kiel ML-teknologio formas la estontecon de eLernado.
ML Povas Rekoni La Efektivajn Skemojn de Lernanto
ML-algoritmoj povas esti uzataj por spuri la rendimenton de lernantoj registritajn en SML surbaze de kiuj estontaj lernaj kunsidoj kaj iliaj temoj povas esti disvolvitaj. Tiel oni povas plenumi la realajn bezonojn de lernado. Tia aliro estas instrumenta en situacioj kiel ekzemple 30 lernantoj kun malsamaj kapabloj kaj sperto enskribitaj por kurso. La ML LMS liveras personecigitan enhavon laŭ ĉi tiuj individuaj lernantoj proaktive adaptante la kurson laŭ la diversaj kapabloj de lernantoj. Tial, farante certajn tajlojn al la lernolista enhavo, pli spertaj lernantoj povas progresi pli rapide, kaj malpli spertaj lernantoj ricevas pli bonan ŝancon labori pri la lernmaterialo kaj akiri taŭgan scion.
Motivi Lernantojn
ML permesas al lernantoj akiri sciojn per persona aliro al instruado. Kun ML, lernantoj povas fokusiĝi al siaj sciaj mankoj anstataŭ kontinue ŝvebi super la sama kaj redunda instruplano.
Plejofte, kiam lernantoj komencas kurson, ili trapasas multajn nenecesajn kaj obtuzajn partojn de la trejna programo. ML forigas ĉi tiun motivigan aspekton de trejnado, ĉar la algoritmoj, kiuj kontrolas la progreson de lernantoj, efike rafinas la instruplanon, forigante tiujn nenecesajn partojn.
Ĉi tio permesas al lernantoj pasigi signife malpli da tempo por trejni kaj akiri la deziratajn kapablojn kaj atingi siajn trejnajn celojn. La enkorpiĝo de ML ebligas al la lernantoj kompreni la fakton, ke la kurso estas tajlorita por plenumi iliajn sciajn mankojn kaj ke ne estos tempoperdo per senrilataj prelegoj.
Ili ricevas la okazon partopreni la kurson pli aktive, ĉar ili scias, ke la kurso respondas ĝuste al iliaj bezonoj.
Plibonigas ROI
Ĉar ML havas la eblon redukti la kursan daŭron signife, ĝi ebligas al la dungitoj / lernantoj fokusiĝi pri siaj labor-rilataj taskoj. Cetere, ĉar vi povas aliri la progreson de viaj dungitoj / lernantoj, vi povas plani viajn interretajn kursojn por ili, kiuj postulas pli rafinitan aliron por ebligi ilin labori pli bone.
Vi povas rapide ekvidi la temojn, kun kiuj viaj studentoj plej luktas, analizante la datumojn generitajn de eLearning-kursoj. Lernantoj povas fokusiĝi pri siaj scioj, ĉar ML-algoritmo adaptos la kursan materialon. Do vi povas ŝpari multan tempon kaj rimedojn en trejnaj materialoj.
Instruaj Praktikoj
Kun la apero de videokonferencaj programoj kaj mesaĝaj programoj kiel Skajpo, personigita virtuala trejnada metodiko ankaŭ populariĝis. Muzikaj klasoj, projekt-administrado, inĝeniera diskuto, akademia instruado estas nuntempe eblaj pro interreta trejnado.
Klasĉambroj povas esti konektitaj al malsamaj klasĉambroj disigitaj trans larĝaj geografiaj limoj por plenumi diversajn trejnajn bezonojn kaj por antaŭenigi pli efikan lernan sistemon. Ĉefaj provizantoj de eLernado uzas aŭtoraj programoj disvolvi plurmediajn aplikojn por manipuli plurmediajn objektojn.
En la eduka spaco, ML kaj aliaj kampoj de evoluoj de artefarita inteligenteco ludos nepre rolon. Naturlingva prilaborado kaj ML-algoritmoj estas nur la komenco de ĉi tiu teknologia transformo.
Fino Pensoj
ML, kiam enkondukita en retlernaj sistemoj, povas faciligi la akiron de valora scio centrita sur lernanto. Evoluigi laŭmendan eLernan platformon kun ML povas signife pliigi la rendimenton de viaj lernantoj / dungitoj. Krome ili ricevos sufiĉe da tempo por plenumi siajn labor-rilatajn taskojn en efika maniero.
