Yapay zeka ve uyarlanabilir öğrenme sadece LMSS'de bir eğilim mi?
Daha önce çevrimiçi bir kurs aldıysanız, büyük olasılıkla bir Öğrenme Yönetim Sistemi (LMS) aracılığıyla yaptınız. Bu platformlar, eğitmenlerin ve şirketlerin öğrenme deneyimleri yaratmasına, sunmasına ve yönetmesine yardımcı olur ve hatta öğrencilerin ilerlemesini izler ve sınavlar veya ödevler düzenler. Ancak son yıllarda LMSS yeni bir teknoloji trendini benimsemeye başladı: yapay zeka. LMSS'deki AI, verileri analiz etmek, öğrenci ihtiyaçlarını tahmin etmek, geri bildirim verme sürecini kolaylaştırmak ve hatta tüm öğrenme yollarını kişiselleştirmek için kullanılır. Bu bizi uyarlanabilir öğrenmeye yönlendirdi. Ama tam olarak nedir?
Uyarlanabilir öğrenme, öğrenme deneyimini her öğrencinin ihtiyaçlarına, tercihlerine ve seviyesine uyacak şekilde ayarlayan AI'dan yararlanan bir öğretim yöntemidir. Herkes için belirli bir yolu izleyen geleneksel kursların aksine, uyarlanabilir öğrenme platformları her kullanıcının yolunu şekillendirmek için veri kullanır. Örneğin, bir öğrenci bir kavramla mücadele ederse, sistem yavaşlayabilir ve ekstra yardım sunabilir. Kavramı kavramış gibi görünüyorlarsa, daha zorlu malzeme sunar.
Ama asıl soru şu ki, eğitimin geleceğini öğreniyor mu? Tüm LMS'ler sonunda yapay zekayı entegre edecek mi? LMSS'de zaten hangi AI özelliklerinin kullanıldığını, bu vardiyada itici güçler ve geleceğin neler olduğunu görelim.
LMSS'de kullanılan AI özellikleri
Chatbots ve sanal asistanlar
Yapay zeka ile çalışan sohbet botları ve sanal asistanlar, soruları cevaplamak, kullanıcıları sistem aracılığıyla yönlendirmek ve hatta duygusal destek sunmak için birçok LMS platformuna inşa edilmiştir. Anında yanıt vermek ve 7/24 mevcut olmak için tasarlanmıştır, bu da farklı zaman dilimlerinde veya olağandışı saatlerde öğrenenler için idealdir. Ama nasıl çalışır? Chatbots veriler üzerinde eğitilir. Bir öğrenci bir soru sorduğunda, bot onlara doğru cevabı anlar ve gösterir veya bunları platformun ilgili kısmına yönlendirir. Bazı sohbet botları koç olarak bile davranır. Size yaklaşan bir testi hatırlatabilir, bir modülü tamamlamanızı veya ekstra kaynaklar önerebilirler.
Akıllı Öneriler
LMSS'deki akıllı öneriler, bir öğrencinin davranışını, tercihlerini, performansını ve hedeflerini en alakalı içeriği önermek için analiz eder. Yine, sistemdeki AI, tamamlanmış kurslar, test puanları, etkileşim süresi, ilgi alanları ve iş rolleri gibi bazı verileri inceler. Daha sonra, öğrencilerin seviyesi ve iş rolüne dayalı olarak kaynaklar, ekstra modüller, ilgili kurslar veya içerik gibi öneriler sunmak için bu verileri LMS'deki içerikle eşleştirir.
Değerlendirme Analizi
Değerlendirmeler söz konusu olduğunda, yapay zeka destekli analizler sadece doğru veya yanlış cevapları kontrol etmekle kalmaz, aynı zamanda kalıpları tespit edebilir, sonuçları tahmin edebilir ve hem öğrencileri hem de eğitmenlere bir sonraki adımda ne yapacağına rehberlik edebilir. AI algoritmaları bunu yapmak için sınav ve test verilerini analiz eder. Ardından, aynı soruyu sürekli olarak kaçıran öğrenciler, belirli değerlendirmelerde daha iyi performans gösteren öğrenciler veya zaman içinde öğrenci performansı gibi şeyleri tespit edebilirler. Bu bilgiler, sınavların zorluk seviyesini ayarlamak, öğrenme boşluklarını doldurmak veya sorunları önlemek için kullanılabilir.
AI neden LMSS'ye entegre?
AI'nın erişilebilirliği
Çok uzun zaman önce, yapay zeka kullanmak pahalı ve gerekli uzmanlardı. Bugün, çoğu insan için yaygın olarak erişilebilir. Birçok LMS sağlayıcısının artık kendi başlarına AI oluşturmasına gerek yoktur. Mevcut modelleri ve hizmetleri, AI içerik küratörlüğü araçlarını veya AI ile çalışan analitikleri kullanabilirler. Bu, orta ölçekli platformların bile akıllı özellikler sunmaya başlayabileceği anlamına gelir. Ayrıca, modern LMS'ler esnektir, böylece AI'yı üçüncü taraf araçlara dahil edebilirler.
Kişiselleştirilmiş öğrenme talebi
Günümüzde, öğrenciler kendilerine göre uyarlanmış hisseden öğrenme deneyimleri istiyorlar ve AI burada yardımcı oluyorlar. Yapay zeka tarafından desteklenen uyarlanabilir öğrenme, kişiselleştirmeyi mümkün kılar. İnsanların sadece kendi hızlarını seçmelerine izin vermek yerine, içeriği performanslarına, tercihlerine ve hatta tahmin edilen gelecekteki ihtiyaçlarına göre ayarlar. Örneğin, platform bir kavramla mücadele ettiğinizi bildirir ve size ekstra kaynaklar, testler veya açıklamalar sağlar. Aksine, bir konuya hakim olduysanız, ilerlemenizi sağlar.
Uzaktan öğrenme
Hepimiz 2020'de ne olduğunu biliyoruz. Birçok şirket ve okul için uzaktan öğrenme tek seçenek oldu – ve bazıları için hala öyle. Sonra AI geldi. Yapay zeka ile çalışan LMS özellikleri, uzaktan eğitimdeki en büyük zorlukların bazılarını, katılım, içerik önerme ve derecelendirme veya geri bildirim verme gibi en büyük zorlukların çözülmesine yardımcı olur. Ve e -öğrenme burada kalmak için burada olduğundan, süreçlerinin çoğunu AI ile otomatikleştirmek herkese fayda sağlar.
Öğrenme çıktılarını iyileştirmek için baskı
Kurumlar, ilerleme ve iyileştirme göstermeleri için öğrenciler, ebeveynler ve paydaşların baskısı altındadır. Benzer şekilde, işletmeler eğitime yatırım yapıyor, ancak sonuçları görmek istiyor: daha yüksek verimlilik, daha iyi uyum ve daha az hata. Bu, LMSS'nin öğrencilerin bilgiyi korumalarına, kimin yardıma ihtiyacı olduğunu ve ne zaman performansa dayalı öğrenme yolları oluşturmalarına ve tüm bunları destekleyen sayıları göstermelerine yardımcı olması gerektiği anlamına gelir. Tüm bunlar AI'nın yardımıyla mümkündür.
Tüm LMS'ler AI'ya geçecek mi?
Şu anda Edtech endüstrisi yenilikle dolu. Uyarlanabilir öğrenme platformları daha popüler hale geliyor ve LMS pazarının devam etmesi gerekiyor. AI, akıllı içerik önerilerinden otomatik değerlendirmelere ve gerçek zamanlı öğrenci verilerine kadar her şeyi sunan bu değişimde büyük bir rol oynar. Ama ne olacak? AI tüm LMS'leri devralacak mı?
İlk senaryo, kişiselleştirilmiş öğrenme yolları veya öngörücü analitik gibi AI ile çalışan özelliklerin bir standart haline gelmesidir. Birçok platform zaten bunlara sahiptir ve geri kalanı, ekstra değil, standart paketlerinin bir parçası olarak sunması beklenir.
İkinci senaryo, her kuruluşun AI'yı benimsemeye hazır olmayacağıdır. Bu nedenle, okulların veya şirketlerin hazır olduklarında etkinleştirebileceği isteğe bağlı AI destekli eklentiler veya sistemler görebiliriz. Bu, maliyetler, gizlilik ve ne zaman uygulanacağı üzerinde daha fazla kontrol sağlayacaktır. Ayrıca, her kuruluşun AI'yı ihtiyaçlarına göre kullanmasına izin verir.
Son olarak, Moodle gibi açık kaynaklı LMS'ler genellikle başkaları tarafından inşa edilen AI araçlarına güvendiğinden, şirketler ve okullar kendi kendilerini çok daha ucuz yaratabilir. Ancak, bu ancak yetenekli geliştiricileri varsa mümkündür. Bu nedenle, bazı okullar AI özelliklerini kullanabilirken, diğerleri sınırlı kaynaklar nedeniyle devam etmeyi zor bulabilir.
AI'nın faydalarına rağmen, hala eşitsizlik riski vardır. Büyük bütçeleri ve teknoloji ekiplerine sahip kurumlar AI'yi daha hızlı benimseyecek ve avantaj sağlayacaktır. Bu arada, yetersiz fonlanmış okullar veya küçük kuruluşlar geride kalabilir. Peki, tüm LMS'ler AI'yı entegre edecek mi? Sonunda, büyük olasılıkla olacak, ama ne kadar erken veya ne kadar etkili bilemeyiz.
Çözüm
Sonunda, tüm LMS'ler AI'yı entegre edecek mi? Belki hemen değil. Yapay zeka araçları daha erişilebilir hale geldikçe ve insanlar kişiselleştirilmiş öğrenme bekledikçe, çoğu LMS, ister kendi veya üçüncü taraflar olsun, muhtemelen bir tür AI benimseyecektir. Ama sadece kullanmak yeterli değil. Yapay zeka, kapsayıcılık ve öğrenme deneyimini geliştirme hedefi göz önünde bulundurularak düşünceli bir şekilde kullanılmalıdır. Bu olmadan, en akıllı platform bile başarısız olabilir. Sonuçta, bu öğrenmeyi herkes için daha iyi hale getirmekle ilgili.
Bir yanıt yazın