Les apprenants du monde entier peuvent être très bien contrôlés par la technologie d'apprentissage automatique (ML). Les employés d'aujourd'hui exigent des ressources eLearning de meilleure qualité, à la fois flexibles et interactives. Premier eLearning les prestataires personnalisent efficacement l'apprentissage, prévoient les exigences d'apprentissage et fournissent automatiquement un contenu pertinent et opportun à leurs apprenants à l'aide d'un système de reconnaissance de formes. Explorons plus en détail comment la technologie ML façonne l'avenir du eLearning.
Le ML peut reconnaître les modèles de performance de l'apprenant
Les algorithmes de ML peuvent être utilisés pour suivre les performances des apprenants enregistrées dans un LMS en fonction des futures sessions d'apprentissage et de leurs sujets. De cette façon, les besoins réels d'apprentissage peuvent être satisfaits. Une telle approche est déterminante dans des situations telles que, par exemple, 30 apprenants ayant des capacités et une expérience différentes inscrits à un cours. Le ML LMS fournit un contenu personnalisé en fonction de ces apprenants individuels en adaptant de manière proactive le cours en fonction des capacités variées des apprenants. Par conséquent, en apportant certains ajustements au contenu d'apprentissage, les apprenants plus avertis peuvent progresser plus rapidement et les apprenants moins avertis ont une meilleure opportunité de travailler sur le matériel d'apprentissage et d'acquérir des connaissances appropriées.
Motiver les apprenants
ML permet aux apprenants d'acquérir des connaissances à travers une approche personnelle de l'enseignement. Avec le ML, les apprenants peuvent se concentrer sur leurs lacunes en matière de connaissances plutôt que de survoler en permanence le même programme redondant.
Dans la plupart des cas, lorsque les apprenants commencent un cours, ils passent par de nombreuses parties inutiles et ennuyeuses du programme de formation. Le ML élimine cet aspect démotivant de la formation, car les algorithmes qui surveillent les progrès des apprenants affinent efficacement le programme, en supprimant les parties inutiles.
Cela permet aux apprenants de passer beaucoup moins de temps à se former, à acquérir les compétences souhaitées et à atteindre leurs objectifs de formation. L'incorporation de ML permet aux apprenants de comprendre le fait que le cours est conçu sur mesure pour combler leurs lacunes en matière de connaissances et qu'il n'y aura pas de perte de temps à cause de conférences non pertinentes.
Ils ont la possibilité de participer plus activement au cours car ils savent que le cours répond précisément à leurs besoins.
Améliore le retour sur investissement
Comme le ML a le potentiel de réduire considérablement la durée du cours, il permet aux employés/apprenants de se concentrer sur leurs tâches liées à leur travail. De plus, puisque vous pouvez accéder aux progrès de vos employés/apprenants, vous pouvez programmer pour eux vos cours en ligne qui nécessitent une approche plus affinée pour leur permettre de mieux travailler.
Vous pouvez rapidement repérer les sujets avec lesquels vos étudiants ont le plus de difficultés en analysant les données générées par les cours eLearning. Les apprenants peuvent se concentrer sur leurs lacunes dans leurs connaissances, car l'algorithme ML ajustera le matériel de cours. Par conséquent, vous pouvez économiser beaucoup de temps et de ressources dans le matériel de formation.
Pratiques pédagogiques
Avec l'avènement des applications de vidéoconférence et des applications de messagerie comme Skype, la méthodologie de formation virtuelle personnalisée est également devenue populaire. Cours de musique, gestion de projet, discussion d'ingénierie, tutorat académique sont aujourd'hui possibles grâce à la formation en ligne.
Les salles de classe peuvent être connectées à différentes salles de classe réparties sur de larges frontières géographiques pour répondre à divers besoins de formation et pour promouvoir un système d'apprentissage plus efficace. Les principaux fournisseurs de formation en ligne utilisent logiciels de création développer des applications multimédias pour manipuler des objets multimédias.
Dans l'espace éducatif, le ML et d'autres domaines du développement de l'intelligence artificielle joueront un rôle impératif. Le traitement du langage naturel et les algorithmes de ML ne sont que le début de cette transformation technologique.
Réflexions finales
Le ML, lorsqu'il est introduit dans les systèmes d'apprentissage en ligne, peut faciliter l'acquisition de connaissances précieuses et centrées sur l'apprenant. Développer une plateforme eLearning personnalisée avec ML peut augmenter considérablement les performances de vos apprenants/employés. De plus, ils auront suffisamment de temps pour accomplir efficacement leurs tâches liées à leur travail.