Machine Learning e Inteligência Artificial: O Futuro da Educação Online



O que o futuro espera para análises preditivas e automação interativa no eLearning? Veja as vantagens da Aprendizagem de Máquinas e da Inteligência Artificial e como essas estratégias centradas na tecnologia transformarão a indústria de aprendizagem eletrônica que conhecemos.

O papel da aprendizagem mecânica e da inteligência artificial no futuro do eLearning

É um momento emocionante no mundo do eLearning. A tecnologia está em constante evolução e adaptação para aumentar a eficiência diária e facilitar nossas vidas. As ferramentas modernas nos dão o poder de nos conectarmos com tudo e todos. O avanço fica por conta do surgimento da Aprendizagem de Máquinas e da Inteligência Artificial e seu efetivo papel no futuro da EaD. Previsões, algoritmos e análises se unem para criar experiências de eLearning mais personalizadas. Mas como exatamente a Aprendizagem de Máquina e a Inteligência Artificial (IA) transformarão a paisagem e-Learning nos próximos anos? E como você pode começar a se preparar para mudanças à partir hoje?

O que é o aprendizado de máquina e a Inteligência Artificial (AI)?

Antes de mergulhar na previsão de Aprendizado de Máquinas e Inteligência Artificial (AI) no eLearning, vamos abordar os conceitos básicos dessas abordagens baseadas em tecnologia. Primeiras coisas primeiro: o Aprendizado de Máquinas é uma subdivisão de Inteligência Artificial. Envolve algoritmos que prevêem resultados possíveis com base nos dados do usuário. O sistema identifica certos padrões e tendências, depois aprende com os dados para fornecer maior personalização. Toda informação nova que o programa recebe torna mais intuitiva. Todo o processo ocorre de forma autônoma, extraindo e avaliando os conjuntos de dados do LMS para prever o que os alunos em linha precisam com base em seu desempenho passado.

Hoje, existem dois tipos diferentes de frameworks de Aprendizagem de Máquinas: proprietários e de código aberto. Ambos se enquadram na categoria de software de aprendizagem profunda. Existem também várias ferramentas ou hardware envolvidos, que vão desde unidades de processamento de tensor desenvolvidas pelo Google até processadores de visão que permitem operações de visão de máquina. Além disso, você já pode encontrar um vasto leque de bibliotecas de Aprendizado de Máquinas, completo com algoritmos que suportam linguagens de programação específicas. Aqui no Brasil a IBM lançou o Watson – programa que pode combinar variáveis para atender e dar suporte à qualquer setor da economia para análise de dados obtidos dos sistemas com finalidade de melhor tomada de decisão. Com o setor educacional não é diferente. Já existem escolas que lançaram com sucesso esse tipo de plataforma.

Classificações de aprendizado de máquina

A Aprendizagem de Máquinas inclui algoritmos que permitem que o sistema preveja resultados futuros e padrões detectados com base em dados de usuários específicos. Aqui estão as 3 classificações comuns de algoritmos que são usadas na Aprendizagem de Máquinas:

1. Supervisionado

O sistema usa exemplos passados ​​e novos conjuntos de dados para prever os resultados. Neste caso, o programador deve fornecer ao sistema entradas e saídas para treinar o software. Com o tempo, o sistema pode construir automaticamente saídas ou alvos para novos conjuntos de dados.

2. Não supervisionado

Não envolve rótulos ou classificações de dados. O sistema avalia dados para identificar padrões e fazer inferências ou previsões. Não é uma questão de mapear a entrada para um resultado, mas detectar tendências mais obscuras ou insights no conjunto de dados. Existe também uma categoria de subconjunto conhecida como "semi-supervisionada", que combina dados não gravados e treinamento baseado em humanos. Por exemplo, o programador fornece ao sistema recursos on-line rotulados para mapear certas entradas e saídas com maior precisão.

3. Reforço

Esta categoria de Aprendizagem de Máquina inclui uma tarefa ou objetivo específico que o sistema deve completar. Ao longo do processo, recebe feedback para aprender os comportamentos desejados. Por exemplo, o sistema encontra um erro ao executar a ação ou uma recompensa para alcançar o resultado mais favorável. Assim, o programa é capaz de aprender a abordagem mais eficaz através de "sinais de reforço".

Os Benefícios da Aprendizagem de Máquinas e da Inteligência Artificial (AI) No eLearning

Há uma variedade de benefícios que a Aprendizagem em Máquina e a Inteligência Artificial (AI) podem oferecer aprendentes on-line do futuro, bem como organizações que investem em plataformas LMS modernas que possuem algoritmos intuitivos e entrega automatizada de conteúdo eLearning. Aqui estão apenas algumas das vantagens mais notáveis:

1. Mais conteúdo personalizado de eLearning

Os algoritmos de Aprendizado de Máquinas prevêem resultados, o que lhe permite fornecer conteúdo específico de eLearning com base no desempenho passado e nos objetivos de aprendizagem individuais. Por exemplo, a história de um aluno online revela que eles preferem atividades táticas de e-Learning. Assim, o sistema ajusta automaticamente o seu mapa do curso de e-Learning para incluir jogos mais sérios e simulações de e-Learning que são cinestésicas por natureza. Do mesmo modo, os alunos online que apresentam uma lacuna de habilidades específicas receberão recomendações específicas que criem talentos e habilidades relacionadas. Assim, eles são capazes de coletar gradualmente os blocos de construção que o conjunto de habilidades exige. O sistema também oferece o conteúdo e-Learning em um formato mais personalizado. Por exemplo, pode ignorar vários módulos de e-Learning para alunos virtuais mais avançados ou ter uma abordagem mais abrangente e linear para quem ainda falta conhecimento básico.

2. Melhor alocação de recursos

Na verdade, existem dois benefícios relacionados à alocação de recursos. O primeiro é que os alunos online recebam os recursos exatos em linha que eles precisam para preencher lacunas e alcançar seus objetivos de aprendizagem. No setor corporativo, isso equivale a menos tempo de assento e treinamento de horas de folha de pagamento. Os funcionários obtêm as informações de que precisam mais rapidamente, pois cada recurso de treinamento online é personalizado para seus objetivos pessoais. O segundo benefício é uma melhor alocação de recursos para sua equipe de L & D. Eles podem gastar menos tempo analisando gráficos e métricas LMS e mais tempo desenvolvendo um poderoso conteúdo de e-Learning. O sistema cuida do Big Data e permite que sua equipe de L & D gaste seu tempo e energia em outros lugares.

3. Automatizar o processo de agendamento e entrega de conteúdo

Muitas tarefas de Aprendizado de máquinas envolvem o trabalho de bastidores que é tedioso e demorado, mas crucial, no entanto. Por exemplo, planejamento de cursos para alunos online ou entrega de recursos online com base em seus resultados de avaliação de e-Learning ou desempenho de simulação. A Inteligência Artificial (AI) pode assumir essas operações no futuro próximo, possibilitando gerar automaticamente mapas únicos de cursos de e-Learning para cada aprendiz online que se inscreva no seu curso de e-Learning. Eles também podem reajustar seu curso de e-Learning imediatamente sempre que for necessário.

4. Melhorar o ROI do e-Learning

Menos tempo de treinamento on-line e maior personalização se traduz em uma margem de lucro mais ampla. Você gasta menos no treinamento on-line sem sacrificar os resultados desejados graças à análise preditiva e ao software equipado com AI que pode rastrear e prever cada movimento em um aluno on-line. Isso também lhe dá o poder de implantar seus recursos de treinamento on-line onde e quando eles são necessários. Por exemplo, dados mais efetivos obtidos dos algoritmos de Aprendizado de Máquinas revelam lacunas de treinamento escondidas online. Em resposta, você pode canalizar recursos de treinamento on-line para resolver as ineficiências e omitir outras áreas do programa de treinamento on-line que não são mais relevantes, ao invés de dedicar recursos de treinamento on-line para a manutenção de ativos que não estão resgatando com alunos online ou apoiando os objetivos atuais.

5. Melhorar a motivação do aluno

Os alunos on-line recebem uma experiência individualizada em vez de um curso genérico de eLearning que toca tópicos irrelevantes. Portanto, eles não precisam dedicar tanto tempo ao processo de treinamento on-line, mas ainda cumprem seus objetivos e criam habilidades vitais. Isso lhes dá a motivação adicional que eles precisam para se envolver com o conteúdo eLearning e alcançar seu potencial. Eles também são capazes de ir ao seu próprio ritmo e participar de atividades de eLearning que ressoam com eles. Os sistemas de Aprendizagem de máquinas do futuro podem ser comparados a um tutor virtual privado, oferecendo-lhes o curso que eles precisam, apenas quando eles precisam.

6. Criar programas de treinamento online mais efetivos

Esses benefícios resultam em programas de treinamento online mais eficazes que levam todos os fatores em consideração, em vez de apenas atuarem em um único critério. Por exemplo, resultados de avaliação on-line ou resultados da pesquisa. O sistema de Aprendizado de Máquinas oferece uma visão geral abrangente do Big Data e o usa para prever o resultado. Portanto, você pode intervir antes que seja tarde demais e oferecer a cada aprendiz corporativo novas oportunidades personalizadas de treinamento online. Você pode usar o AI para tornar as interações entre pares mais produtivas. Por exemplo, combine mentores com alunos on-line que possam se beneficiar de suas habilidades específicas ou experiências passadas.

Como o aprendizado de máquina e a inteligência artificial estão transformando a paisagem e-Learning

E se você pudesse criar conteúdo e-Learning e depois deixar o sistema cuidar das tarefas mais tediosas, como revisar gráficos e estatísticas para detectar padrões ocultos? E se você pudesse fornecer feedback imediato e-Learning personalizado e orientar os alunos on-line na direção certa sem qualquer intervenção humana? A Aprendizagem de Máquinas e a Inteligência Artificial têm o potencial de automatizar o trabalho por trás das cenas que requer uma quantidade significativa de tempo e recursos. No futuro, a AI pode ajudá-lo a desenvolver e implementar experiências de aprendizagem eletrônica mais significativas que envolvam lacunas não reveladas.

O sistema será capaz de prever todas as eventualidades e resultados desejados em questão de segundos. Em seguida, entregue conteúdo de e-Learning que atenda às necessidades individuais, preferências, objetivos e áreas para melhoria. É preciso um design intuitivo e-Learning para um nível totalmente novo, já que o sistema sabe o que um aprendiz on-line precisa antes mesmo de fazê-lo. Como tal, você tem o poder de customizar todos os aspectos do programa e-Learning com base no desempenho passado do aluno, na descrição do trabalho e nas preferências de aprendizagem.

A Aprendizagem de Máquinas e a Inteligência Artificial certamente desempenharão um papel proeminente no futuro do eLearning. Especialmente devido aos inúmeros benefícios que podem oferecer aos alunos e organizações online individuais. O segredo é ficar um passo à frente das tendências tecnológicas e avaliar sua estratégia atual de e-Learning para prever aplicativos de AI, afinal o Iphone X que acompanha recursos de realidade aumentada etc... estão aí. Tente responder à si mesmo as seguintes perguntas: A Aprendizagem em Máquina ajuda você a fornecer conteúdo e-Learning centrado no aluno e agilizar o processo de análise de dados? O que você pode fazer para abrir caminho para o aumento da Aprendizagem em Máquina e se beneficiar da Big Data agora?

IDI - Instituto de Desenho Instrucional


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