Nxënësit në të gjithë botën mund të kontrollohen shumë mirë nga teknologjia e mësimit të makinerisë (ML). Punonjësit sot kërkojnë një standard më të lartë të burimeve të mësimit elektronik, të cilat janë fleksibël dhe ndërveprues. Drejtuese eLearning ofruesit po personalizojnë në mënyrë efektive të mësuarit, duke parashikuar kërkesat e të mësuarit dhe duke siguruar automatikisht përmbajtje të përshtatshme dhe në kohë për nxënësit e tij duke përdorur një sistem të njohjes së modelit. Le të eksplorojmë më shumë se si teknologjia ML po formëson të ardhmen e eLearning.
ML mund të njohë modelet e performancës së nxënësit
Algoritmet ML mund të përdoren për të ndjekur performancën e nxënësve të regjistruar në një LMS bazuar në të cilat mund të zhvillohen seancat e ardhshme të mësimit dhe temat e tyre. Në këtë mënyrë, nevojat aktuale të të mësuarit mund të plotësohen. Një qasje e tillë është e rëndësishme në situata të tilla si, për shembull, 30 nxënës me aftësi dhe përvojë të ndryshme të regjistruar për një kurs. ML LMS jep përmbajtje të personalizuar sipas këtyre nxënësve individualë duke përshtatur në mënyrë proaktive kursin sipas aftësive të ndryshme të nxënësve. Prandaj, duke bërë ndryshime të caktuara në përmbajtjen e mësimit, nxënësit më të ditur mund të përparojnë më shpejt, dhe nxënësit më pak të ditur të kenë një mundësi më të mirë për të punuar në materialin mësimor dhe për të fituar njohuritë e duhura.
Motivoni Nxënësit
ML i lejon nxënësit të fitojnë njohuri përmes një qasjeje personale ndaj mësimdhënies. Me ML, nxënësit mund të përqendrohen në boshllëqet e tyre të njohurive në vend që të qëndrojnë vazhdimisht mbi të njëjtën kurrikulë të njëjtë dhe të tepërt.
Në shumicën e rasteve, kur nxënësit fillojnë një kurs, ata kalojnë nëpër shumë pjesë të panevojshme dhe të shurdhër të programit të trajnimit. ML eliminon këtë aspekt demotivues të trajnimit pasi algoritmet që monitorojnë progresin e nxënësve përsosin në mënyrë efektive kurrikulën, duke hequr ato pjesë të panevojshme.
Kjo i lejon nxënësit të kalojnë shumë më pak kohë në trajnim dhe përvetësimin e aftësive të dëshiruara dhe arritjen e objektivave të tyre të trajnimit. Përfshirja e ML u mundëson nxënësve të kuptojnë faktin se kursi është i përshtatur për të përmbushur boshllëqet e tyre të njohurive dhe se nuk do të ketë humbje kohe përmes ligjëratave të parëndësishme.
Ata marrin mundësinë për të marrë pjesë në kurs në mënyrë më aktive pasi e dinë që kursi u përgjigjet pikërisht nevojave të tyre.
Përmirëson ROI
Meqenëse ML ka potencialin për të zvogëluar kohëzgjatjen e kursit në mënyrë të konsiderueshme, ai u mundëson punonjësve/nxënësve të përqëndrohen në detyrat e tyre të lidhura me punën. Për më tepër, meqenëse mund të keni qasje në përparimin e punonjësve/nxënësve tuaj, ju mund të caktoni kurset tuaja në internet për ata që kërkon një qasje më të rafinuar për t'u mundësuar atyre të punojnë më mirë.
Ju mund të dalloni shpejt temat me të cilat studentët tuaj luftojnë më shumë duke analizuar të dhënat e krijuara nga kurset eLearning. Nxënësit mund të përqëndrohen në boshllëqet e tyre të njohurive pasi algoritmi ML do të rregullojë materialin e kursit. Prandaj, ju mund të kurseni shumë kohë dhe burime në materialet e trajnimit.
Praktikat mësimore
Me ardhjen e aplikacioneve të video -konferencave dhe aplikacioneve të mesazheve si Skype, metodologjia e personalizuar e trajnimit virtual gjithashtu u bë e njohur. Klasat e muzikës, menaxhimi i projektit, diskutimi inxhinierik, mësimi akademik janë të gjitha në ditët e sotme të mundshme për shkak të trajnimit në internet.
Klasat mund të lidhen me klasa të ndryshme të shpërndara në kufij të gjerë gjeografikë për të përmbushur nevojat e ndryshme të trajnimit dhe për të promovuar një sistem më efektiv të të mësuarit. Ofruesit kryesorë të eLearning po përdorin krijimi i softverëve për të zhvilluar aplikacione multimediale për manipulimin e objekteve multimediale.
Në hapësirën arsimore, ML dhe fushat e tjera të zhvillimit të inteligjencës artificiale do të luajnë një rol imperativ. Përpunimi i gjuhës natyrore dhe algoritmet ML janë vetëm fillimi i këtij transformimi teknologjik.
Mendime përfundimtare
ML, kur futet në sistemet eLearning, mund të lehtësojë përvetësimin e njohurive me vlerë të përqendruar tek nxënësi. Zhvillimi i një platforme të mësimit elektronik të personalizuar me ML mund të rrisë ndjeshëm performancën e nxënësve/punonjësve tuaj. Përveç kësaj, ata do të kenë kohë të mjaftueshme për të kryer detyrat e tyre të lidhura me punën në mënyrë efikase.
