AI-artmış mikro öğrenmenin yükselişi

AI ve Mikro öğrenmedeki rolü hakkında her şey

Mikro -öğrenme, uzun kursları uzaklaştırarak ve istediğiniz zaman erişebileceğimiz kısa, odaklanmış dersler sunarak öğrenme şeklimizi değiştiriyor. Esnek, kullanımı kolay ve pratiktir, bu da meşgul çalışanlar, öğrenciler veya hareket halindeyken beceri oluşturmak isteyen herkes için idealdir. Bununla birlikte, mikro öğrenim küçük kısımlarda bilgi vermek için etkili olsa da, bazen çok genel hissedebilir veya bireysel ihtiyaçlara göre uyarlanmaz. Yapay zeka (AI) burada yardımcı olabilir. AI, öğrenme deneyimini kişiselleştirmek için doğal dil işleme (NLP) ve uyarlanabilir algoritmalar gibi araçları kullanır.

AI-artmış mikro öğrenim ile kişiselleştirilmiş öğrenme yolları, performansınıza göre ayarlanan değerlendirmeler, dersler yapmak için hatırlatıcılar ve etkileşimli sınavlar elde edersiniz. Örneğin, yoğun bir programa sahip bir çalışan, bir sorunla karşılaştığında özel bir rehberlik alabilir. Alternatif olarak, bir doktor AI ile çalışan mikro öğrenme modüllerini kullanarak en son prosedürlerde güncellenebilir. AI-geliştirilmiş mikro öğrenim, kurumsal eğitim, sağlık hizmetleri ve müşteri hizmetlerinde zaten gerçekten popülerdir. Neden? Mikro -öğrenme ve yapay zekanın birleşimi, öğrenmeyi daha verimli, ilgi çekici, alakalı ve öğrenci etrafında ortalanır, öğrenmeyi bir angarya değil, insanların günlük yaşamlarının bir parçası haline getirir. Aşağıda, bu yaklaşımın faydalarına ve zorluklarına dalacağız, böylece tam olarak hazırlanacaksınız.

Ai-artmış mikro öğrenmenin ideal olmasının 5 nedeni

1. Kişiselleştirme

Birçok insan geleneksel eğitim programlarını sinir bozucu bulur, çünkü öğrenmeye genel bir yaklaşım kullanırlar. Bu, herkesin aynı modüllerden geçtiği, aynı videoları izlediği veya yeni veya deneyimli olsun, aynı materyalleri okuduğu anlamına gelir. Mikro -öğrenme dersleri daha kısa yapar, ancak diğer yandan içeriğin çoğunu herkes için aynı tutar. Yani, içerik hala genel. AI bunu çözer. Örneğin, işyerinde yeni yazılım öğrendiğinizde, AI ile çalışan bir mikro öğrenme platformu size uzun bir öğreticiden daha iyi yardımcı olabilir. Aracı nasıl kullandığınızı izler ve mücadele ettiğiniz alanları bulur. Ardından, size bu zorluklara odaklanan kısa dersler verir. En iyi yanı, bunun hem küçük hem de büyük gruplar için çalışmasıdır. 10 veya 10.000 çalışan olsun, AI herkes için kişiselleştirilmiş dersler oluşturabilir.

2. Daha yüksek katılım

Öğrenme ilgi çekici değilse sıkıcı hissedebilir. Mikro -öğrenme, işleri kısa ve ilginç tutarak buna yardımcı olur, ancak AI bunu daha da iyi hale getirir. Yapay zeka ile çalışan mikro öğrenme platformları genellikle her öğrencinin temposunu eşleştirmek için tasarlanmış puan, rozet veya ilerleme çubukları gibi oyunlaştırma öğeleri kullanır. Birisi zorluklardan hoşlanırsa, AI onlara daha zor görevler verebilir. Daha basit bir yaklaşımı tercih ederlerse, rehberli uygulama sunabilir. Ayrıca, AI sohbet botları veya sesli asistanlarla, öğrenciler soru sorabilir ve hızlı, yardımcı cevaplar alabilirler. Test yaparken yalnız hissetmek yerine, öğrencilerin ihtiyaç duyduklarında destekleri vardır. Bu, motivasyonlarını yüksek tutar, bu da birçok öğrencinin hedeflerine ulaşmak için ihtiyaç duyduğu şeydir.

3. Veri odaklı bilgiler

Yapay zekanın en güçlü yanlarından biri, büyük miktarda veri toplama ve analiz etme yeteneğidir. Mikro öğrenmede bu, öğrenciler ve kuruluşlar için neyin işe yarayıp neyin işe yaramadığı hakkında bilgi edinmek anlamına gelir. Öğrenciler için AI, ilerlemelerini gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve yararlı geri bildirim sağlayabilir. Bu, öğrencilerin tam olarak nerede bir hata yaptığını ve anlamalarına yardımcı olmak için kısa bir ders sunabileceği anlamına gelir. Zamanla, güçlü ve zayıf yönlerini gösterir, böylece öğrenciler ne kadar geliştiklerini ve bir sonraki neye odaklanacağını görebilirler. AI analitiği kuruluşlar için de değerlidir. Yöneticiler, hangi derslerin en iyi çalıştığı, öğrencilerin mücadele ettiği ve eğitimin performansı nasıl etkilediği gibi tamamlama oranlarını ve kalıpları görüntüleyebilir.

4. Erişilebilirlik ve Kapsayıcılık

Ai-geliştirilmiş mikro öğrenim, öğrenmeyi herkes için daha kolay ve daha kapsayıcı hale getirir. Geleneksel eğitim materyalleri genellikle farklı öğrenme tercihlerine veya dil geçmişlerine sahip insanların ihtiyaçlarını karşılamazken, AI herkesin desteklendiğinden emin olur. Örneğin, AI araçları içeriği otomatik olarak farklı dillere çevirebilir, böylece küresel ekipler kendi dillerinde öğrenebilir. Dahası, ses tanıma ve metnin konuşması gibi özellikler, görsel veya işitme bozukluğu olanların tam olarak katılmasına yardımcı olur. AI'nın birisinin ne kadar bilgi edebileceğine bağlı olarak öğrenme hızını ve stilini değiştirebileceğinden bahsetmiyorum bile. Bu, daha yavaş öğrenenlerin ayak uyduracağı, daha hızlı öğrencilerin geri çekilmeyeceği anlamına gelir.

5. Sürekli Öğrenme

Birçok insan heyecanla bir kursa başlar, ancak iş yükü arttıkça motivasyonunu kaybeder. Bu, sürekli öğrenme kültürünün korunmasını daha da zorlaştırır. AI, öğrencilere doğru anlarda hatırlatarak, mikro -öğrenmeyi günlük yaşamın düzenli bir parçası haline getirerek bu konuda yardımcı olabilir. Bu bildirimler destekleyici hissediyor, öğrencileri öğrenme hedeflerine doğru çalışmaya devam ediyor. Zamanla, bu, yıllık bir rutin haline geldikçe, yılda bir kez gerçekleşen bir şey değil, sürekli öğrenme kültürünü geliştirmeye yardımcı olur. Kuruluşlar için bu, yeni zorluklarla başa çıkmaya hazır daha esnek bir işgücü yaratır.

Neyin farkında olmalısın

Veri Gizliliği

Öğrenmede AI kullanmanın en büyük zorluklarından biri veri gizliliğidir. Kişiselleştirilmiş ve uyarlanabilir öğrenme sağlamak için AI'nın çok fazla veriye ihtiyacı vardır. Öğrencilerin sınav cevaplarını, farklı modüllere ne kadar zaman harcadıklarını, hangi konuları yeniden ziyaret ettiklerini ve en aktif olduklarında bile izler. Bu veriler AI'nın onlar için daha pürüzsüz bir öğrenme deneyimi yaratmasına yardımcı olur. Ancak, bu onların kişisel bilgilerinin çoğunu içerir. Böylece, öğrenciler verilerinin güvenli olduğuna güvenmelidir. Bunu başarmak için, hangi verilerin toplandığı, neden toplandığı ve nasıl kullanılacağı konusunda şeffaflık sağlamalısınız. Öğrencilerin ayrıca belirli izlemeyi devre dışı bırakma veya verilerini tamamen silme seçeneği gibi bazı kontrolleri olmalıdır. İnsanlar kendilerini güvende hissetmezse, ne kadar yararlı olursa olsun, AI destekli araçlar kullanma olasılıkları daha düşüktür.

Aşırı yükümlülük

Aşırı otomasyon zor bir sorun olabilir. Her ne kadar AI bilgileri işleme, kalıpları tespit etmede ve kişiselleştirilmiş içerik sunmada harika olsa da, öğrenmenin insan tarafının yerini alamaz. Eğitim sadece bilgi ve bilgi ile ilgili değildir. Aynı zamanda bağlantı, empati ve işbirliğini de içerir. Kuruluşlar AI güdümlü mikro öğrenmeye çok fazla güvenirse, insan unsurunu kaybetme riskiyle karşı karşıya kalırlar. Örneğin, geri bildirimi göz önünde bulundurun. AI hızlı bir şekilde bir sınav derecesini verebilir ve yanlış cevaplara işaret edebilir, ancak bir akranın cesaretini veya bir öğretmenin öğrencilerin hataları görmesine yardımcı olmasının yerini alamaz. Bu nedenle, yerlerini almaya çalışmak yerine eğitmenleri ve öğretmenleri desteklemek için AI kullanın.

Dijital yorgunluk

Dijital yorgunluk hakkında konuşalım. Her gün çevrimiçi aldığımız tüm bu bildirimler, hatırlatmalar ve tonlarca bilgi, özellikle buna AI güdümlü mikro-öğrenme eklersek, bunaltıcı olabilir. Sorun mikro -öğrenmenin kendisi değil, nasıl teslim edildiği ile. AI sistemleri dikkatle tasarlanmamışsa, yardım etmek yerine daha fazla sorun yaratabilirler. Öğrenciler, motive kalmak için yeterli hatırlatıcıya ihtiyaç duyarlar, ancak platformu görmezden gelmeye başlayacak kadar çok değil. Bunun üstesinden gelmenin en iyi yolu, dijital yorgunluk belirtilerini tanımak ve ayarlamalar yapmak için AI kullanmaktır. Örneğin, sistem bir öğrencinin belirli bir zamanda hatırlatıcıları sık sık atladığını görürse, onları daha iyi bir zaman için yeniden planlayabilir.

AI algoritmalarında önyargı

Önyargı önemli bir etik konudur. AI sistemleri eğitildikleri verilere bağlıdır. Bu verilerin önyargıları varsa, AI bunları yansıtacaktır. Mikro öğrenmede bu, bazı öğrencilerin sadece profilleri algoritmanın öğrendiği kalıplarla eşleşmediği için etkili öneriler alamayabilecekleri anlamına gelir. Örneğin, çoğu eğitim verisi bir alandan veya kültürel arka plandan gelirse, farklı geçmişlere sahip öğrenciler içeriği daha az alakalı veya anlaşılması daha zor bulabilirler. Bu son derece ciddidir ve bazı insan gruplarının eğitimde zaten karşılaştığı sorunları daha da kötüleştirebilir. Bu nedenle, geliştiriciler eğitim verilerinin çeşitli olduğundan emin olmalı ve algoritmalarını önyargı açısından düzenli olarak kontrol etmelidir; Aksi takdirde, sonuçlar ciddi olabilir.

Çözüm

Yapay zeka ile çalışan mikro-öğrenme öğrenme şeklimizi değiştirebilir. Öğrenmeyi daha hızlı, daha akıllı ve daha kişisel hale getirir. Ancak faydalarını elde etmek için, zorlukların farkında olmalısınız ve kapsayıcılığı ve sürekli öğrenmeyi teşvik eden güvenli bir platform kullanmanız gerekir. Bu şekilde, öğrenme günlerinden sadece birkaç dakika sürse bile, öğrenciler her zaman desteklenecektir.