LMS における AI と機械学習:将来の 5 つのトレンド

当時、学習は主に事実を暗記することでした。従来の教育システムは、実際の生活に応用できるものよりも、脳に何を保存できるかに重点を置いていました。

今日、教育の世界はまったく異なっています。黒板をインタラクティブなスクリーンに、教科書をデジタルリソースに交換しました。

この分野に真に革命をもたらしたのは、AIと機械学習の出現です。彼らは教育をパーソナライズし、そして最も重要なのは効果的なものにしました。

以下では、AIと機械学習がどのように使われているかについて説明します LMS 教育の未来を変えています

学習は長年にわたってどのように変化したか

学習とは、先生の講義のメモを書いたり、試験のために事実を詰め込んだりすることを意味していたことを覚えていますか？

教育とは、コップに水を注ぐように、知識を教師から生徒に移すことができるという考えでした。

しかし、時が経つにつれ、学生の期待は進化し、従来のモデルは時代遅れになりました。

パンデミックは 大きな転換点 この点で。それは減少しました。 学生の注意力、 そして彼らは学習にもっと柔軟性を求めるようになりました。

それに応じて、教師は創造性を発揮しなければなりませんでした。彼らは、バーチャルグループプロジェクトからインタラクティブなデジタルレッスンまで、生徒の注意を引き付けるためにさまざまな方法を試し始めました。

学生が情報を暗記するだけではもはや十分ではありませんでした。実際、ミシガン大学の研究では、学生が概念を理解したいと思うことの重要性が浮き彫りになっています。 日々の生活に応用しましょう。

一部の教師もそれを信じています 学生は読む量が減りました。

これらの変化は、受動学習の時代を徐々に薄めてきました。そのため、学習をよりインタラクティブなものにするために、AI と機械学習が活用されています。

組織は、より魅力的な学習体験を提供するために、学習管理システム（LMS）でこれらを使用しています。

かつて私たちが知っていたように、教室はテクノロジーが教育者や学習者が潜在能力を最大限に発揮できるようにする場所になっています。

5 LMSトレンドにおけるAIと機械学習

AI、または人工知能、人間の知性を模倣できるシステムを作成します。一方、 機械学習 は、これらのシステムがデータから学習する（そして時間の経過とともに改善する）ことを可能にするAIのサブセットです。

以前は、LMS プラットフォームはコンテンツの単純なリポジトリでした。しかし、LMS の AI と機械学習によって、LMS は個々の学習ニーズに応える適応型環境に変わりました。以下では、その方法について説明します。

1. 個別学習

すべての学生にはそれぞれ長所と短所があります。つまり、生徒が情報をどのように吸収するかは大きく異なります。しかし、私たちはあまりにも長い間、サイズに関係なく全員に同じ靴を履かせるという、万能の教育アプローチに頼ってきました。

教育におけるパーソナライゼーション これを変更します。

ある報告によると、 個別学習 積極的に 学生の成績に影響する。ありがたいことに、AIと機械学習がそれを可能にしました。

AI 主導の評価はリアルタイムで適応できます。たとえば、各生徒が苦労している分野を特定し、それらのスキルを強化するためのエクササイズを自動的に生成できます。このような的を絞った練習は、当然、より良い成果につながります。

さらに、コースの内容をパーソナライズすることもできます。機械学習アルゴリズムは学生の進捗状況を追跡し、それに応じて教材を調整できます。

これにより、学生はもっと注意が必要な概念に集中し、すでに学んだ概念をざっと読むことができます。

言うまでもなく、AIはフィードバックをパーソナライズします。教育者は、学生一人ひとりにコメントを書くのに何時間も費やす必要がなくなりました。

AI 主導のシステムは、状況に応じたフィードバックを提供できます。学習者が間違えた点や、次回はもっとうまくやる方法について言及しています。 コースボックス AI LMS は一例です。評価からまで、すべてをパーソナライズできます。 トレーニング ビデオとクイズ。

2. 自動コンテンツキュレーション

AIはコンテンツ作成の面倒な作業を解消します。

AIを搭載したプラットフォームには、記事やクイズなど、さまざまな教育リソースを調べることができます。その後、特定のトピックに一致する資料のリストが自動的に作成されます。

そのため、教育者は関連コンテンツを探すために延々と時間を費やす必要がなくなります。代わりに、自動コンテンツキュレーションにより、外出先でも包括的な授業計画を作成できます。

さらに、現在のイベントに基づいてコンテンツが更新されるため、レッスンは常に新鮮に保たれます。

教師にとって、自動化とは、より少ない時間でより多くの仕事をこなせることを意味します。学生にとっては、独自のデザインでデザインされた最新の教材を受け取るということです。 学習 念頭に置いておく必要があります。

そのため、AIは時間の節約だけでなく、教育者と学習者が可能な限り最良のリソースに（必要なときに）アクセスできるようにします。

3. 予測分析

その名のとおり、 予測分析 未来を「予測」することを目的としています。このプロセスでは、機械学習、AI、データ分析を使用して、何が起こるかを判断します。しかし、学習管理システムに関しては、どのように役立つのでしょうか。

次のような履歴データを掘り下げる傾向があります。

• 学生の過去の成績
• 出席記録
• 課題の提出
• エンゲージメントレベル

この情報を分析することで、これらのシステムは人間の目には明らかではない傾向を見つけるのに役立ちます。たとえば、学生が特定の課題で常に苦労している場合、予測分析により、学生が遅れをとるリスクがあるというフラグを立てることができます。

これにより、教育者は早期に介入して追加のサポートを提供できます。例えば、1対1の個別指導を行ったり、これらの問題に対処するように学習内容をカスタマイズしたりできます。

全体として、予測分析の利点は、タイムリーな介入が可能である点にあります。つまり、潜在的な問題がエスカレートする前に予測できるということです。

4. 没入型学習体験

あなたを惹きつけ、アクションの一部になったような気分にさせてくれる体験に勝るものはありません。LMS の AI と機械学習のおかげで、没入型の学習体験がこの夢を実現しています。

ゲーミフィケーション

ScienceDirectによると、ゲームは学生を後押しするかもしれない 89.45% のパフォーマンス。ハーバード・ビジネス・レビューによる別の調査では、学習システムにゲームを組み込むことで、 従業員のパフォーマンスを向上させる。

お互いに挑戦し合い、成績向上のための報酬を獲得することは、学習者にとって魅力的な体験です。そして、参加すればするほど、学習の質も上がります。学習がこんなに楽しいとは誰が知っていましたか？

自然言語処理 (NLP)

科学と情報（SAI）組織は、NLPが提供するものを強調しています 」効果的なアプローチ 教育現場の改善をもたらしてくれました。」

たとえば、NLPを利用したチャットボットは、学生に24時間年中無休のサポートを提供できます。学生が何か質問があるときはいつでも利用できます。つまり、教室が開くのを待ったり、教師が質問に答えたりするのを待つ必要がなくなります (もちろん、微妙すぎる場合を除きます)。

アダプティブ・ラーニング・プラットフォーム

全員が同じ道をたどる必要がある従来の方法とは異なり、適応型学習プラットフォームはAIを使用して各学生の教育をカスタマイズします。

たとえば、学習者のニーズに合わせてエクササイズを調整できます。まるでコンテンツがニーズの変化に合わせて進化しているかのようです。このアプローチは、学生が優先されていると感じているため、学生の関心を維持できるはずです。

5. より優れたフィードバックメカニズム

フィードバックが効果的な学習の秘訣であることは言うまでもありません。簡単に言えば、フィードバックの質は、生徒が間違いからどれだけ上手に学ぶかに直接影響します。

AIと機械学習はこの分野でもプラスの影響を与えています。

スタイル、文法、さらには一貫性に基づいてテキストを分析します。これにより、改善のための具体的な提案が可能になります。

たとえば、「文法を勉強しなさい」のような一般的なコメントの代わりに、生徒は文の構造や単語の選択について的を絞ったアドバイスを受けるかもしれません。

これにより、教育者は各課題に取り組み、フィードバックを書く必要がなくなります。その代わり、クリエイティブな教育に全時間を費やすことができます。

LMS における AI と機械学習のメリット

AIと機械学習は、その計り知れないメリットから、学習環境に欠かせないものとなっています。調査によると、周り 教育者の 60% AI を使用してより良い学習体験を提供します。AIが学習者と学習者にどのようなメリットをもたらすかをご紹介します。

• カスタマイズされた学習。 AI は、学生の強みや課題に合わせて学習を調整します。学生が得意で苦労している点を簡単に分析できます。これに基づいて、学習者が常に必要な場所で支援を受けられるように教育計画を調整します。
• 即時フィードバック。 学習者が間違いを犯した場合、AIはその誤りを指摘するだけではありません。その理由を説明し、支援のための追加リソースを提供します。さらに、課題を迅速に採点します。つまり、学生は結果を確認するのに何日も待つ必要がなくなります。
• スマートリソース管理。 教育資源の管理は簡単なことではありません。ただし、AI ベースです。 学習管理システム リソースに簡単にアクセスできるようにすることでこれを処理できます。教育者は必要なときにいつでもデジタル教科書、ビデオ、クイズを使用できます。適切なツールを手元に用意しておくと、ダウンタイムが最小限に抑えられ、学習がスムーズになります。
• インタラクティブなバーチャルラボ。 AI は学習に命を吹き込みます。たとえば、学習者はコンピューターから複雑な科学実験を行ったり、史跡を探索したりできます。このような実践的な学習体験は、従来の学習環境では実現できません。これにより、学生は現実世界の影響を経験することなく、安全な環境で学習を練習できます。
• より良いコラボレーション。 AIと機械学習アルゴリズムは、生徒のスキルと興味に基づいて学生をグループ化できます。学生が同じような関心を持つ他の学生と共同作業を行うと、自然により生産的な成果につながります。

結論

教育はもはや標準化された一連のテストではなく、各学習者のニーズに適応する生き生きとした体験です。LMS の AI と機械学習はこれを形作る上で大きな役割を果たしており、学習管理システムはそれらを最大限に活用しています。

これらの新しいテクノロジーは、学習をよりパーソナライズしただけでなく、繰り返しの多い管理タスクを自動化することで教育者の作業を簡素化しました。

ポジティブな点は、これは始まりに過ぎず、テクノロジーは画期的であると同時に変革をもたらすことが期待されていることです。