Согласно индустрии электронного обучения, «Платформа электронного обучения на основе искусственного интеллекта — это машина/система, способная выполнять различные задачи, требующие человеческого интеллекта. Он может предлагать решения проблем, связанных с людьми, таких как распознавание речи, переводы, принятие решений и многое другое».

Зачем использовать ИИ в электронном обучении

Традиционная модель корпоративного обучения сталкивается с некоторыми общими проблемами, в том числе:

  • Слишком много контента и слишком много времени. Большинство традиционных учебных программ по-прежнему состоят из длинных модулей. А создание часа такого обучающего контента требует слишком много часов. Это очень легко сбивает людей с толку!
  • Отсутствие индивидуального опыта. Поскольку создание контента требует много времени, курсы электронного обучения часто носят слишком общий характер и не адаптируются к конкретным потребностям каждого сотрудника.
  • На самом деле не отслеживайте эффективность программы: расчет рентабельности инвестиций в традиционное обучение включает трудоемкие процессы сбора и ввода данных.
  • Это не соответствует существующим потребностям и ожиданиям цифровой рабочей силы:обучение больше не является инициативой, которая проводится один или два раза в год, а является непрерывным процессом. Согласно отчету LinkedIn Learning, сегодняшняя рабочая сила (включая в основном миллениалов и поколение Z) предпочитает самостоятельно управлять своим опытом обучения.

Применение искусственного интеллекта к корпоративному обучению и курсам электронного обучения специально решает многие из этих проблем.

Как искусственный интеллект меняет индустрию электронного обучения

Компании все больше осознают потенциал использования ИИ для обучения и развития. На самом деле, согласно опросу Gartner CIO Survey 2019 года, 37% компаний внедрили тот или иной тип ИИ, что представляет собой огромный рост на 270% за последние четыре года. Кроме того, по оценкам того же отчета, к 2021 году 80% новых технологий будут основаны на ИИ.

Вот четыре способа, которыми искусственный интеллект трансформирует индустрию электронного обучения:

1) Персонализированные пути обучения: предоставление нужного контента нужному человеку в нужное время:

Персонализация больше не считается желанием современной рабочей силы; это ожидание. Вашим сотрудникам нужен контент, который включает в себя какой-то персонализированный опыт, где они являются главными героями.

Платформы электронного обучения, использующие искусственный интеллект, могут настраивать контент на основе существующих знаний и потребностей каждого учащегося, а не предлагать универсальный подход.

Персонализированное или адаптивное обучение — это подход, основанный на данных, который постоянно отслеживает успеваемость каждого учащегося, используя алгоритмы машинного обучения для прогнозирования результатов и адаптации контента с учетом опыта и предпочтений каждого учащегося. Поэтому, если учащийся пытается освоить новый навык, платформа будет продолжать адаптировать материалы и уровни сложности в зависимости от его прогресса, пока он официально не освоит концепцию. Подготовка индивидуальной схемы обучения для каждого учащегося с соответствующими темами не только повышает эффективность использования времени, но и повышает уровень мотивации учащихся.

Например, чтобы изучить тему, сотруднику необходимо несколько точек зрения на то, что он или она изучает, особенно на сложные темы.

В машиностроении для проектирования двигателя внутреннего сгорания студенту необходимо понимать, как работает двигатель, его части и как они взаимодействуют друг с другом. Чтобы иметь глубокое понимание, им нужно увидеть несколько моделей и проанализировать, как в каждом случае она работает по-разному, но следует одним и тем же принципам и выполняет одну и ту же функцию.

Этот процесс не является линейным и неодинаков для каждого ученика. Одному студенту может показаться, что быстрее посмотреть видео и начать реализовывать его в реальной жизни, другому проще увидеть наглядный план, а третий может понять его, прочитав подробное описание того, как это работает.

При изучении других предметов это работает так же: недостаточно одного метода, чтобы полностью овладеть понятием, и различные используемые методы, то, как они используются, и степень, в которой учащийся должен полагаться. на каждом из них переход от одного человека к другому.

При традиционном подходе к обучению существует единый путь обучения, и инструктор/создатель курса в равной степени определяет один и тот же порядок содержания для всех учащихся; содержание является общим и содержание не адаптировано в отношении интересов каждого человека.

Если внедрение платформ электронного обучения – это первый шаг к созданию более эффективных корпоративных систем развития, внедрение ИИ – второй:благодаря анализу данных об активности сотрудников на обучающих платформах контент адаптируется, а персональные пути обучения и рекомендации по контенту адаптируются. каждому учащемуся в зависимости от его роли, предпочтений и предшествующего поведения.

Результатом является динамичный, гибкий, персонализированный и эффективный подход к обучению, который как живой организм адаптируется к потребностям каждого сотрудника и помогает ему или ей в процессе обучения. будучи директором своего собственного обучения.

2) Лучшее принятие решений: расширенная аналитика

Когда дело доходит до оценки эффективности ваших сотрудников, инструкторы и/или руководители тренингов сталкиваются с общими ограничениями: это занимает много времени, а информация недостаточно детализирована.

Однако, используя платформу электронного обучения на основе искусственного интеллекта, становится возможным быстро анализировать огромные объемы данных, а также выявлять закономерности и тенденции для постоянной оптимизации и улучшения учебного процесса.

В частности, аналитика контента относится к платформам электронного обучения, которые используют искусственный интеллект (в частности, машинное обучение) для оптимизации учебных модулей. Таким образом, корпоративные лидеры могут не только создавать и управлять своим контентом электронного обучения, но и получать важную информацию об успеваемости и понимании учащихся с помощью мощной аналитики данных.

Искусственный интеллект позволяет инструкторам и руководителям L&D получать подробную информацию об успеваемости, сильных сторонах, проблемных областях и даже проблемах с посещаемостью каждого учащегося. Это облегчает принятие решений и возможность оптимизации и принятия мер до того, как у сотрудника не будет мотивации продолжать курс и он покинет курс.

3) Создавайте курсы электронного обучения в

Меньше времени

Традиционно для профильных специалистов и специалистов по педагогическому дизайну создание курсов является одной из самых трудоемких задач. К счастью, использование искусственного интеллекта в электронном обучении помогает сделать процесс создания курсов намного проще, быстрее и гибче без необходимости жертвовать качеством.

Функция автоматического перевода и локализации — отличный пример того, как искусственный интеллект улучшает процесс разработки электронного обучения, обеспечивая большую скорость и эффективность.

При использовании распространенных методов разработки перевод контента электронного обучения — непростая задача. Учитывая большое количество контента, который необходимо создать, сделать этот контент доступным для нескольких языков становится еще более трудоемким и дорогостоящим делом!

Но с помощью ИИ теперь можно разрабатывать многоязычный контент для глобальных компаний, сталкивающихся с проблемой создания полезного контента для филиалов в нескольких странах, или для все более распространенной ситуации, когда компании работают с удаленными командами, говорящими на разных языках.

Используя авторский инструмент, такой как SHIFT, компании могут сократить время, затрачиваемое на услуги по локализации программы электронного обучения, с месяцев до нескольких дней; ускорение процесса разработки проектов, которым требуется контент, доступный на нескольких языках.

4) Расширенное взаимодействие: чат-боты и виртуальные преподаватели для поддержки учащихся

Благодаря искусственному интеллекту можно легко проводить оценки и обрабатывать запросы от сотрудников/студентов в режиме реального времени, чтобы ускорить и персонализировать процесс обучения.

Примером может служить чат-бот, который «решает», какой вопрос задать учащемуся на основе предыдущих ответов учащегося, например, добавляет вопросы в области, где у учащегося было больше всего неправильных ответов, или перескакивает на более высокий уровень, когда учащийся последовательно входит в правильные ответы. Еще одно распространенное использование — ответы на простые вопросы: алгоритм ИИ может получать базовую информацию, которая может понадобиться, например, новому участнику. Его можно представить в виде умного чат-бота, который анализирует и отвечает на разговорные текстовые сообщения и вопросы этих сотрудников.

Как и чат-боты, виртуальные помощники могут помочь как студентам, так и преподавателям, отвечая на вопросы, которые в противном случае могли бы быть отправлены непосредственно преподавателю, или помогая студентам более дружелюбно ориентироваться в материалах курса.

Кроме того, платформы электронного обучения, использующие чат-ботов, становятся «руководством» для студентов, помогая им поддерживать их на каждом этапе пути — например, помогая им находить соответствующие ресурсы, основанные на их профиле и интересующих темах, предлагая различные учебные ресурсы, экономя время и усилия. что потребовалось бы для выполнения этой задачи вручную.

Будущее электронного обучения

За последние 4 года использование этой технологии в сфере обучения и развития выросло на 47,5%, а к 2025 году ожидается, что инвестиции в искусственный интеллект достигнут 190,61 млрд долларов.

В будущем можно ожидать, что многими процессами, которые сегодня ложатся на людей, будет управлять искусственный интеллект, но не стоит пугаться: это означает лишь то, что люди будут лучше обучены и смогут брать на себя больше сложные задачи.

Используя возможности искусственного интеллекта, компании могут предложить персонализированное обучение в масштабе, чтобы сэкономить время как преподавателей, так и сотрудников, позволяя им сосредоточиться на более важных задачах. А благодаря преимуществам, которые мы обсуждали ранее, таким как адаптивное обучение, расширенная аналитика и оптимизация времени в процессе создания, сотрудники будут более вовлечены и заинтересованы в обучении, что приведет к лучшим результатам и повышению производительности.