Как использовать ИИ в системах управления обучением

Использование ИИ в системах управления обучением

ChatGPT и его аналоги оказали огромное влияние на многие отрасли, включая сектор образования. Внезапно у преподавателей появился эффективный способ создавать увлекательные учебные материалы, викторины и тесты без дополнительных затрат. Решение OpenAI позволило заглянуть в мир, где никакие географические, языковые или финансовые барьеры не мешают студентам получить качественное образование.

И они находят новые инструменты с пользой. В настоящее время 21 % преподавателей используют чат-бот для подсказок по выполнению заданий, при этом 4% – с его помощью планируются целые уроки. Хотя эти цифры скромны, они показывают, что решения ИИ становятся частью учебного процесса. Создание контента – не единственная область, где эта технология нашла хорошее применение.

Решения искусственного интеллекта набирают обороты в облегчении административной работы образовательных организаций. Самый яркий пример интеграции можно увидеть в новых системах управления обучением на основе искусственного интеллекта. Давайте посмотрим, как эта передовая технология используется в продуктах LMS и какое будущее ждет это партнерство.

Обзор систем управления обучением (LMS)

Частным компаниям и учебным заведениям нужен простой способ хранения образовательных данных и работы с ними. Возможность быстрого доступа к личной информации, академическому прогрессу, отчетам и задачам имеет решающее значение для успешного обучения. Функции системы управления обучением позволяют организациям выполнять эти операции без установки дополнительного программного обеспечения.

Рынок этих решений всегда находится на подъеме. В период с 2025 по 2030 год это ожидается рост с $28,1 млрд до $70 млрд. Сообщается, что в этом году число пользователей LMS достигло 73,8 миллиона, и эта цифра имеет признаки остановки.

Что делает эти продукты особенно полезными, так это количество функций, которыми они обладают, но о них мы поговорим чуть позже.

Конечно, продукты LMS сами по себе не могут обеспечить обучение. Для обучения учащихся им требуется оборудование, люди, знающие все тонкости теории образования, а также программные продукты, такие как Skype или Google Meet.

Базовая установка выглядит так: ноутбук, система управления обучением (например, Blackboard) и инструктор. Эти компоненты помогают частным компаниям и образовательным учреждениям успешно управлять процессом обучения.

Современные системы управления обучением можно условно разделить на два типа: корпоративные и институциональные. В зависимости от сложности этих программ они поддерживают следующие функции:

* Управление курсами. Системы управления обучением помогают преподавателям создавать содержание курса. Помимо текстов и интерактивных тестов, эти материалы могут включать диаграммы, графики и видео.

* Отслеживание академической успеваемости. Многие программы LLM имеют панель мониторинга, показывающую, насколько хорошо студенты или сотрудники компании справляются с курсами. Они предоставляют данные о посещаемости, вероятности успеха и показателях завершения. Эти показатели выявляют потенциально неуспешных людей и предлагают помощь в их академической деятельности, как в «Отчете меньшинства».

* Онлайн-оценка. Современные продукты LMS автоматизируют оценку учащихся с помощью онлайн-заданий и экзаменов. С их помощью можно сдавать задания и проходить онлайн-викторины.

* Отзыв. Передовые системы позволяют учащимся делиться отзывами со своими сверстниками и учителями. Эта информация помогает преподавателям скорректировать свой подход и указать области, в которых учащимся необходимо совершенствоваться.

* Асинхронное и синхронное обучение. Некоторые LMS используют коллективный и индивидуальный контент, например слайд-шоу, онлайн-лекции, живые обсуждения, заранее записанные видеоролики и задания для чтения, предлагая более комплексный образовательный опыт.

Распространенные типы LMS

В настоящее время организации могут использовать семь типов систем управления обучением. Их выбор зависит от конечной цели образовательного процесса и требований отдельных компаний и учреждений.

Продукты LMS с закрытым исходным кодом предлагают более непринужденный подход к обслуживанию и обновлениям. Организация платит за решение, а ее разработчики берут на себя все остальное. Это позволяет преподавателям сосредоточиться на своих академических целях.

Их аналог, LMS с открытым исходным кодом, является идеальным выбором для учреждений, которые разбираются в коде. Они обладают широкими возможностями настройки, и инженеры могут добавлять или удалять некоторые из их функций. В крайних случаях можно адаптировать продукты к индивидуальным потребностям и требованиям.

Организации со штатом более 500 сотрудников могут работать с корпоративными системами. Такие продукты часто имеют дополнительные функции. К ним относятся доска обсуждений, элементы геймификации, инструменты командного обучения, аналитический пакет и многопользовательский доступ к учебным материалам.

Кроме того, организации могут работать с решениями, предлагающими инструменты разработки. Они идеально подходят для пользователей с нулевым техническим опытом. Это также разумный выбор, когда учебным заведениям требуются курсы, построенные с нуля, с использованием их практики в качестве основного элемента процесса обучения.

Самым безопасным, но, вероятно, самым сложным для интеграции типов является установленная LMS. Организациям необходимо добавить их на свои серверы и в пределах своего физического местоположения. Эти продукты компенсируют сложный процесс установки и обновления благодаря широким возможностям настройки и мерам конфиденциальности.

Последние два типа в нашем списке — это совместимые и несовместимые решения LMS. Как следует из названия, один из этих продуктов может работать в паре с другими программами, тогда как другие не поддерживают эту функцию.

В первом случае LMS можно объединить с такими приложениями, как Zoom, Google Meet и BambooHR. Во втором случае приложения обычно предоставляют все основные функции, но не могут интегрироваться с другими решениями.

Понимание искусственного интеллекта в системах управления обучением

Современные решения LMS помогают преподавателям организовывать и доставлять учебные материалы. Но в основном они предлагают один и тот же путь обучения для всех учащихся, что может быть не оптимальным подходом для преподавателей. К счастью, развитие искусственного интеллекта означает, что существует альтернатива универсальным продуктам.

Продукты LMS теперь способны мыслить на уровне, близком к человеческому, а не быть бессмысленными хранилищами информации. Хотя это и не интеллект на уровне репликантов, он позволяет решениям LMS понимать и анализировать информацию, делать прогнозы и отвечать на запросы.

В сфере образовательных технологий решения на основе искусственного интеллекта управляют повседневными операциями и помогают улучшить процессы обучения. Вот сравнение стандартных продуктов LMS с решениями на базе искусственного интеллекта.

| Базовая система управления обучением | LMS на базе искусственного интеллекта | |----|----| | Стандартизированное обучение. Все учащиеся вместе изучают один и тот же тип контента. | Динамическое обучение. Опыт развивается и адаптируется в зависимости от индивидуального прогресса. | | Базовая аналитика. Доступ к стандартной аналитической информации. | Глубокая информация. Дайте глубокую информацию, которая приведет к более точным решениям. | | Статический контент. Предоставляйте один и тот же контент, не принимая во внимание индивидуальные стили обучения. | Персонализированный контент. Предлагайте индивидуальные материалы, которые соответствуют индивидуальному стилю и темпу. | | Ограниченная интерактивность. Никакого участия за пределами стандартного учебного контента. | Интерактивная среда. Обучение студентов соответствует индивидуальным требованиям. |

Компоненты искусственного интеллекта, используемые в решениях LMS

В передовых системах управления обучением используются не все существующие на свете виды искусственного интеллекта. Несколько компонентов искусственного интеллекта позволяют приложениям выполнять определенные задачи.

* Интеллектуальный анализ данных. Продукты LMS используют эту технологию для извлечения информации из больших наборов данных. Это дает представление о моделях обучения, успеваемости и вовлеченности учащихся.

* Дистанционное обучение. Благодаря глубокому обучению эти системы анализируют огромные объемы информации, чтобы рекомендовать соответствующий контент, преобразовывать устную речь в текст и описывать изображения для людей с нарушениями зрения.

* Машинное обучение. Эта технология позволяет продуктам LMS учиться и совершенствоваться на основе опыта. Эти функции позволяют давать индивидуальные рекомендации по содержанию и шаблонам анализа данных об учащихся, которые позволяют прогнозировать академические результаты.

* Обработка естественного языка. Область НЛП искусственный интеллект позволяет создавать образовательные решения понимать, интерпретировать и производить человеческую речь. Программы LMS используют его для предоставления ответов, рекомендаций, отзывов и оценок.

* Анализ настроений. Эта технология помогает системам интерпретировать и классифицировать эмоции в текстовых данных. Они сообщают, довольны ли студенты материалами курса, сбиты с толку или разочарованы. Преподаватели используют эту информацию для улучшения учебного процесса.

Основные приложения и преимущества искусственного интеллекта в решениях LMS

Решения для образовательных технологий на основе искусственного интеллекта имеют несколько приложений, которые повышают качество обучения как для преподавателей, так и для студентов.

1. Автоматизация администрирования. Компоненты искусственного интеллекта, используемые в продуктах LMS, упрощают набор студентов, управление расписанием и отчетность. Это позволяет преподавателям сосредоточиться на более насущных задачах, таких как улучшение содержания обучения.

2. Автоматическая оценка и обратная связь. Алгоритмы искусственного интеллекта оценивают письменные эссе, ответы и тесты за считанные секунды. Они предоставляют личную обратную связь, указывая области, в которых знания человека можно улучшить.

3. Лучшая доступность. Решения LMS на основе искусственного интеллекта адаптируют контент для людей с ограниченными возможностями. Например, превратив текст в аудиофайлы для людей с плохим зрением.

4. Расширенное сотрудничество. Эти продукты улучшают работу между студентами и преподавателями. Например, они предлагают темы для обсуждения или модерируют их, чтобы сотрудничество было уважительным и продуктивным.

5. Интеллектуальное обучение. Благодаря системам LMS на базе искусственного интеллекта можно оказывать индивидуальную помощь в обучении. Вместо того, чтобы ждать инструктора, учащиеся получают рекомендации по решению проблем, понятиям и предметам.

6. Индивидуальное обучение. Алгоритмы искусственного интеллекта анализируют успеваемость, предпочтения и темп обучения для создания индивидуального контента. Это поддерживает интерес учащихся и помогает им лучше усваивать учебные материалы.

7. Прогнозная аналитика. В продуктах LMS компоненты искусственного интеллекта прогнозируют результаты на основе успеваемости учащихся, их вовлеченности, посещаемости и других факторов. Этот анализ помогает выявить людей, рискующих провалить курсы или бросить учебу.

8. Создание индивидуального контента. Наконец, системы управления обучением с использованием искусственного интеллекта позволяют создавать уникальные материалы, тесты, викторины и цели обучения на основе текущего понимания курса человеком.

Что ждет искусственный интеллект в LMS в будущем

В настоящее время системы управления обучением находятся под сильным влиянием достижений в различных секторах искусственного интеллекта. Помимо этого прогресса, следующие шаги в этих решениях будут определяться рядом технологических тенденций.

В будущем продукты LMS на базе искусственного интеллекта будут использовать методы геймификации, чтобы обеспечить более захватывающий, мотивационный и увлекательный процесс обучения. Они сделают образование более эффективным и приятным благодаря конкуренции, вознаграждениям и сотрудничеству. Такие приложения, как Duolingo, Kahoot и Quizlet, уже используют эти методы и доказали свою эффективность.

Использование искусственного интеллекта в решениях LMS будет способствовать дальнейшему сотрудничеству между студентами. Продукты LMS смогут рекомендовать сверстников и учебные группы для более продуктивного образовательного процесса. Системы управления обучением также будут использовать социальные функции, такие как обмен сообщениями в реальном времени, дискуссионные форумы и видеопереговоры, что сделает среду обучения более взаимосвязанной.

Наконец, широкая интеграция технологий искусственного интеллекта в продукты LMS приведет к созданию максимально индивидуального образовательного опыта для всех участников. Это улучшит академические результаты и увеличит процент выпускников. Самое приятное то, что решения позволят адаптировать процесс обучения и корректировать его без дополнительных затрат со стороны организаций.

Заключение

Достижения, продемонстрированные современными примерами продуктов LMS на основе искусственного интеллекта, раскрывают потенциал высококачественного образования, которое не только практично, но и доступно и оптимизировано для студентов и организаций, участвующих в процессе обучения.

Адаптируемый процесс обучения поможет справиться с жесткой системой образования и открыть обучение для людей с любыми потребностями и предпочтениями.

---

:::информация Хотели бы вы попробовать ответить на некоторые из этих вопросов? Ссылка на шаблон находится ЗДЕСЬ. Хотите прочитать содержание всех наших письменных подсказок? Нажмите ЗДЕСЬ.

:::

---

Оригинал