Адаптивное обучение против машинного обучения

Адаптивное обучение и машинное обучение — это две разные, но тесно связанные концепции в области профессионального обучения. В этой статье мы покажем вам все тонкости этих двух систем, обе из которых уходят своими корнями в искусственный интеллект.

Что такое машинное обучение?

Вы можете подумать, что машинное обучение — это относительно новая форма технологии, но это заблуждение.Фактически, он существует уже несколько десятилетий и начал быстро развиваться с 1990-х годов. Вот подробнее о том, как все это работает.

Машинное обучение: определение

Прежде чем мы углубимся в работу машинного обучения, давайте уделим немного времени правильному определению этого термина. Машинное обучение — это технология, основанная на искусственном интеллекте. Он автоматически анализирует и обрабатывает данные и использует эту информацию для прогнозирования в режиме реального времени.

Машинное обучение идет рука об руку с большими данными. Он обрабатывает огромное количество разнообразных и постоянно меняющихся данных, чтобы генерировать релевантные результаты для конечного пользователя.

Здесь важно думать о данных в широком смысле. Статистика и числа составляют одну часть головоломки, но то же самое можно сказать и о изображениях и тексте. Машинное обучение способно извлекать информацию практически из любого источника — если ее можно сохранить в цифровом виде, ее можно использовать.

Анализ данных и автоматические прогнозы

Традиционно компьютеры просто следовали предоставленным им инструкциям. Машинное обучение переворачивает это с ног на голову, позволяя компьютерам воспроизводить тот тип интеллекта, на который способен человеческий мозг. Таким образом, вместо того, чтобы действовать по отданным ей приказам, система машинного обучения способна выполнять задачи самостоятельно. Он может делать предположения относительно того, какие данные он должен предоставить для достижения определенной цели.

Автоматизированный характер машинного обучения стал возможен благодаря тому, что система способна расширять свои собственные знания. Итак, как же работает этот процесс? Короче говоря, система обрабатывает огромное количество данных. Со временем эти данные становятся все более разнообразными, а также увеличиваются в масштабе. Обрабатывая всю эту информацию, система способна оттачивать свои способности, и чем больше она практикуется, тем лучше ее производительность.

Чтобы выполнить все вышеперечисленные шаги, машинное обучение использует алгоритмы.Это то, что позволяет системе автоматически создавать модели и делать прогнозы на основе анализа данных.

Что такое адаптивное обучение?

Индивидуальный подход к получению новых навыков

Теперь обратимся ко второй части нашего уравнения: адаптивному обучению. Это название дается системам, которые учитывают потребности людей при рекомендации образовательного контента и структурировании их путей обучения. Для этого он использует данные, предоставленные пользователем через LMS или LXP.

Затем пользователи могут использовать ту же платформу для доступа к среде обучения, адаптированной к их профилю и потребностям, даже если эти потребности со временем меняются. Именно этот сверхиндивидуализированный подход к профессиональному обучению отличает адаптивное обучение.

Курсы обучения, ориентированные на сотрудников

До того, как появилось адаптивное обучение, профессиональное обучение в целом было стандартизировано. Это означало, что на человека не обращалось никакого внимания, и что курсы не учитывали его существующие знания или набор навыков.

Адаптивное обучение меняет все это, ставя сотрудников в центр обучения. Это помогает ускорить процесс обучения, помогает персоналу приобретать больше навыков и обеспечивает большую гибкость. Это делает его идеальным решением для постоянно меняющегося рабочего мира.

Благодаря адаптивному обучению LMS и LXP могут анализировать результаты каждого пользователя, а также его поведение при использовании приложения. Благодаря этому они могут больше узнать о каждом сотруднике и предложить им более подходящий контент и учебные материалы. Именно такой подход использует и Rise Up.

Все более совершенная система

Со временем адаптивное обучение становилось все более и более изощренным. В настоящее время он способен адаптировать несколько различных аспектов тренировочного процесса. Это включает…

• форма в котором предлагается обучение, включая его дизайн и тип используемых материалов, таких как видео, текст, инфографика и т. д.
• Создание индивидуальных пути обучения, где каждый шаг логически вытекает из предыдущего, адаптированный таким образом, чтобы каждый мог учиться в своем собственном темпе.
• Выбор содержание предлагается каждому отдельному учащемуся, чтобы помочь им достичь наилучших возможных результатов — например, изменение уровня сложности.

Адаптивное обучение особенно хорошо подходит для крупных предприятий из-за огромного объема данных, которые необходимо обработать. Сама система со временем сможет научиться работать более эффективно и повысить собственную производительность.

Исходя из этого, становится очевидным сходство между адаптивным обучением и машинным обучением. Оба они используют анализ данных для автоматического выполнения задач, экономя время и деньги вашего бизнеса и повышая качество обучения.

Почему машинное обучение является ключом к адаптивному обучению

Рассвет адаптивного машинного обучения

Машинное обучение не всегда было таким мощным, как сегодня. Вначале он мог выполнять только простые задачи. Даже тогда его использование было медленным процессом, а анализ данных часто был неточным. Эти ранние формы машинного обучения имели ограниченное применение, и полученные ими результаты не обязательно были надежными.

Однако, несмотря на эти многочисленные недостатки, эти системы представляли собой важный шаг вперед. На самом деле, они по-прежнему составляют основу того, как сегодня работает машинное обучение. Однако в настоящее время они используют подход, известный как адаптивное машинное обучение.

Слово «адаптивный» здесь ключевое. Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта системы машинного обучения способны адаптироваться в режиме реального времени по мере получения новой информации. Алгоритмы становятся все более гибкими и способны мгновенно и точно реагировать на любые проблемы пользователей.

Как машинное обучение способствует адаптивному обучению и зачем оно нужно вашей компании

В этой статье мы обсудили разницу между машинным обучением и адаптивным обучением.Однако реальность такова, что машинное обучение лежит в основе того, как работает адаптивное обучение, и предоставляет технологии, необходимые для его функционирования.

Когда вы используете LMS или LXP, алгоритмы машинного обучения незаметно работают в фоновом режиме, извлекая данные и оценивая, как каждый сотрудник использует платформу. Именно это позволяет платформе предоставлять каждому обучающемуся индивидуальный маршрут обучения, а также изменять и адаптировать свои рекомендации на каждом этапе.

Из-за этого системы обучения становятся управляемыми данными и прогнозирующими.

Однако, несмотря на многочисленные достижения в области адаптивного обучения, не все аспекты обучения можно автоматизировать. В конце концов, кто-то должен быть там, чтобы оценить, насколько хорошо прошел каждый курс, выяснить, что сработало, а что нет, и проверить, насколько хорошо справился каждый пользователь. Адаптивная система обучения может предоставить много информации, но инструкторы и менеджеры должны убедиться, что это приведет к чему-то конкретному.

Наконец, стоит помнить, что машинное обучение и адаптивное обучение — это не две противоположные системы, а дополняющие друг друга. Без машинного обучения адаптивное обучение было бы просто невозможно.