전 세계의 학습자는 기계 학습(ML) 기술로 매우 잘 제어할 수 있습니다. 오늘날 직원들은 유연하고 상호작용이 가능한 더 높은 수준의 eLearning 리소스를 요구합니다. 주요한 e 러닝 공급자는 학습을 효과적으로 개인화하고, 학습 요구 사항을 예측하고, 패턴 인식 시스템을 사용하여 학습자에게 관련성 있고 시의적절한 콘텐츠를 자동으로 제공합니다. ML 기술이 eLearning의 미래를 형성하는 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
ML은 학습자의 수행 패턴을 인식할 수 있습니다.
ML 알고리즘은 향후 학습 세션과 해당 주제를 개발할 수 있는 LMS에 등록된 학습자의 성과를 추적하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 방식으로 실제 학습 요구를 충족할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 예를 들어 서로 다른 능력과 경험을 가진 30명의 학습자가 과정에 등록한 상황에서 유용합니다. ML LMS는 다양한 학습자의 능력에 따라 과정을 사전에 조정하여 이러한 개별 학습자에 따라 맞춤형 콘텐츠를 제공합니다. 따라서 학습 내용을 약간 조정하면 지식이 많은 학습자는 더 빨리 진도를 나갈 수 있고 지식이 적은 학습자는 학습 자료를 작업하고 적절한 지식을 습득할 수 있는 더 나은 기회를 얻을 수 있습니다.
학습자 동기 부여
ML을 사용하면 학습자가 교육에 대한 개인적인 접근 방식을 통해 지식을 습득할 수 있습니다. ML을 사용하면 학습자는 동일하고 중복된 커리큘럼을 계속해서 살펴보는 대신 자신의 지식 격차에 집중할 수 있습니다.
대부분의 경우 학습자가 코스를 시작할 때 교육 프로그램의 불필요하고 따분한 부분을 많이 거치게 됩니다. ML은 학습자의 진행 상황을 모니터링하는 알고리즘이 커리큘럼을 효과적으로 개선하여 불필요한 부분을 제거하므로 학습의 동기를 저하시키는 이러한 측면을 제거합니다.
이를 통해 학습자는 교육 및 원하는 기술 습득 및 교육 목표 달성에 훨씬 적은 시간을 할애할 수 있습니다. ML을 통합함으로써 학습자는 이 과정이 자신의 지식 격차를 충족시키기 위해 맞춤 제작되었으며 관련 없는 강의로 인해 시간 낭비가 없을 것이라는 사실을 이해할 수 있습니다.
코스가 그들의 요구에 정확하게 응답한다는 것을 알기 때문에 그들은 코스에 더 적극적으로 참여할 기회를 얻습니다.
ROI 향상
ML은 과정 기간을 크게 단축할 수 있는 잠재력이 있으므로 직원/학습자가 직무 관련 작업에 집중할 수 있습니다. 또한 직원/학습자의 진행 상황에 액세스할 수 있으므로 더 나은 작업을 위해 보다 정교한 접근 방식이 필요한 온라인 과정을 예약할 수 있습니다.
eLearning 과정에서 생성된 데이터를 분석하여 학생들이 가장 어려워하는 주제를 빠르게 파악할 수 있습니다. 학습자는 ML 알고리즘이 과정 자료를 조정하므로 지식 격차에 집중할 수 있습니다. 따라서 교육 자료에 많은 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
교수법
Skype와 같은 화상 회의 앱과 메시징 앱의 출현으로 개인화 된 가상 교육 방법론도 인기를 얻었습니다. 온라인 교육으로 인해 음악 수업, 프로젝트 관리, 엔지니어링 토론, 학업 과외가 모두 가능합니다.
강의실은 다양한 교육 요구를 충족하고 보다 효과적인 학습 시스템을 촉진하기 위해 광범위한 지리적 경계에 걸쳐 있는 다른 강의실과 연결될 수 있습니다. 선도적인 eLearning 제공업체가 사용하고 있습니다. 저작 소프트웨어 멀티미디어 개체를 조작하기 위한 멀티미디어 응용 프로그램을 개발합니다.
교육 공간에서 ML 및 기타 인공 지능 개발 분야는 필수적인 역할을 할 것입니다. 자연어 처리 및 ML 알고리즘은 이러한 기술 혁신의 시작일 뿐입니다.
최종 생각
ML을 e러닝 시스템에 도입하면 학습자 중심의 가치 있는 지식을 쉽게 얻을 수 있습니다. ML로 맞춤형 eLearning 플랫폼을 개발하면 학습자/직원의 성과를 크게 높일 수 있습니다. 또한 업무 관련 작업을 효율적으로 수행할 수 있는 충분한 시간을 갖게 됩니다.
