什么是适应性学习?

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适应性学习

什么是适应性学习?很多人都在谈论它,但不是每个人都完全理解它。

想象一个未来的学习乌托邦,在那里人们不会受到静态的、僵化的培训计划的影响。相反,他们的培训能够适应他们的需求和兴趣,直到它适合他们为止。

别担心,我们不会一路把你拖回现实,因为我们已经生活在这个乌托邦的早期阶段了!

让我们仔细看看什么是自适应学习,以及为什么它在L&D领域产生如此巨大的影响。

适应性学习

适应性学习 适应性学习是个性化学习更广泛领域的一个分支。自适应学习的独特之处在于,它注重使用技术来个性化学习。

在自适应学习解决方案中,系统可以跟踪学习者正在做的一切。它足够聪明地分析他们的行为,因此它能够调整培训以更好地适应该个人,例如让他们获得更相关的学习材料。

尽管这一切都是自动化的,但不要认为这会让L&D专业人士失业!它仍然需要大量的人力投入,实际上需要创建更多的内容。您需要为每个场景或分支路径准备好材料,以便系统能够推动学习者向它们学习。

适应性学习的工作方式

适应性学习 自适应学习通常使用算法来适应训练。考虑到学习者采取的任何数量的行动,这些方法都可以制定出最佳的干预措施。

例如,如果学习者参加测试,算法可以根据给出的答案调整训练。在某些问题上做得不好可能会触发系统将相关内容推给学习者,或者总体表现可能会决定他们选择哪条学习路径。

更先进的系统甚至可以在内容发布期间介入。例如,它可能会检测到一个学习者在一个问题上花费了大量的时间,或者询问了大量的提示。这可能会触发它解锁课程的一个额外部分,进一步细分主题,使其更容易接受。

随着学习技术算法的改进,我们越来越接近使用社交媒体或在线购物网站时的体验。学习者可以根据他们的行为和兴趣进行分组,完成特定内容可能会推荐其他内容,其他类似的学习者也从中受益。

干预也不仅仅局限于网络世界。当学习者可能在整个课程中遇到困难时,自适应学习系统会发出信号,提醒培训经理介入并提供支持。

自适应学习的未来

适应性学习 尽管所有这些都令人兴奋,但自适应学习中使用的技术仍处于相对初级阶段。随着计算机科学家在算法上的辛勤工作,人工智能将继续改进。

为使这一领域的进展具有规模感,谷歌Deepmind的AlphaGo早在Marc就震惊了世界h击败了世界上最有经验的围棋选手之一。这是一个如此复杂的游戏该领域的专家认为我们至少还有十年的时间看到这样的胜利!

虽然人工智能还需要一段时间才能为我们创建内容,但自适应学习系统将继续变得越来越复杂。他们将能够更好地将学习者与完美的内容配对,并更容易创建真正个性化的学习计划。

机器在学习中加入了个人触感——谁会想到呢?

留意更多进入我们网站的条目在线学习词汇表在接下来的几周里!

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