LMS에서의 AI 및 머신 러닝: 5가지 미래 트렌드

그 당시 학습은 주로 사실을 암기하는 것이었습니다.전통적인 교육 시스템은 실제 생활에 적용할 수 있는 것보다는 뇌에 저장할 수 있는 것에 초점을 맞췄습니다.

오늘날 교육 세계는 완전히 다르게 보입니다.우리는 칠판을 대화형 화면으로, 교과서를 디지털 자료로 교체했습니다.

이 분야에 진정으로 혁명을 일으킨 것은 AI와 머신 러닝의 등장입니다.이를 통해 교육을 개인화하고 무엇보다 효과적으로 만들 수 있었습니다.

아래에서는 AI와 머신 러닝이 어떻게 사용되는지 설명합니다. LMS 교육의 미래를 바꾸고 있습니다.

지난 몇 년간 학습이 어떻게 변했는지

학습이란 교사의 강의 내용을 메모하고 시험에 필요한 정보를 집어넣는 것을 의미했던 때를 기억하십니까?

교육은 컵에 물을 붓는 것과 같이 교사로부터 학생으로 지식이 전달될 수 있다는 아이디어에 관한 것이었습니다.

그러나 시간이 흐르면서 학생들의 기대치는 높아졌고 기존 모델은 시대에 뒤쳐졌습니다.

팬데믹은 주요 전환점 이와 관련하여.줄어들었습니다. 학생들의 집중력, 그들은 학습에 더 많은 유연성을 요구하기 시작했습니다.

이에 대응하여 교사들은 창의력을 발휘해야 했습니다.그들은 가상 그룹 프로젝트부터 대화형 디지털 수업에 이르기까지 학생들의 관심을 끌기 위해 다양한 전략을 실험하기 시작했습니다.

학생들이 정보를 암기하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않았습니다.실제로 미시건 대학교의 연구에서는 학생들이 개념을 이해하고 싶어하는 것이 중요하다는 점을 강조하고 있습니다. 일상 생활에 적용하세요.

일부 교사들도 그렇게 믿고 있습니다. 학생들은 이제 덜 읽습니다.

이러한 변화는 수동적 학습의 시대를 점차 퇴색시켰습니다.따라서 보다 인터랙티브한 학습을 만들기 위해 AI와 머신 러닝이 활용되고 있습니다.

조직에서는 학습 관리 시스템 (LMS) 에서 이를 사용하여 더욱 몰입도 높은 학습 경험을 제공하고 있습니다.

우리가 한때 알고 있던 것처럼 교실은 기술을 통해 교육자와 학습자가 최대한의 잠재력을 발휘할 수 있는 장소가 되었습니다.

5 LMS 트렌드의 AI 및 머신 러닝

AI 또는 인공 지능, 인간의 지능을 모방할 수 있는 시스템을 만듭니다.다른 한편으로는 머신 러닝 이러한 시스템이 데이터를 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 개선될 수 있도록 하는 AI의 하위 집합입니다.

이전에는 LMS 플랫폼이 단순한 컨텐츠 저장소였습니다.하지만 LMS의 AI 및 머신 러닝으로 인해 LMS는 개별 학습 요구 사항을 충족하는 적응형 환경으로 바뀌었습니다.아래에서는 그 방법을 설명합니다.

1. 맞춤형 학습

모든 학생은 자신의 강점과 약점을 가지고 있습니다.즉, 정보를 흡수하는 방식이 크게 다릅니다.하지만 우리는 너무 오랫동안 교육에 대한 획일적인 접근 방식에 의존해 왔습니다. 사이즈에 상관없이 모두에게 똑같은 신발 한 켤레를 주었죠.

교육 분야에서의 개인화 이것을 바꿉니다.

보고서에 따르면 맞춤형 학습 전적으로 학생 성취도에 영향을 미침.다행스럽게도 AI와 머신 러닝이 이를 가능하게 했습니다.

AI 기반 평가는 실시간으로 조정할 수 있습니다.예를 들어, 각 학생이 어려움을 겪고 있는 영역을 파악하고 해당 기술을 강화하기 위한 연습을 자동으로 생성할 수 있습니다.이러한 목표 연습은 자연스럽게 더 나은 결과로 이어집니다.

또한 코스 콘텐츠도 개인화할 수 있습니다.머신 러닝 알고리즘은 학생의 진행 상황을 추적하고 그에 따라 자료를 조정할 수 있습니다.

이렇게 하면 학생들은 더 많은 주의가 필요한 개념에 집중하고 이미 배운 내용을 훑어볼 수 있습니다.

말할 것도 없이 AI는 피드백을 개인화합니다.교육자들은 더 이상 각 학생에 대한 개별 코멘트를 작성하느라 시간을 허비할 필요가 없습니다.

AI 기반 시스템은 상황별 피드백을 제공할 수 있습니다.학습자가 무엇을 틀렸는지, 다음번에는 어떻게 해야 더 잘할 수 있을지 설명합니다. 코스박스 AI LMS 예제입니다.평가부터 평가까지 모든 것을 개인화할 수 있습니다. 훈련 비디오 및 퀴즈.

2. 자동 콘텐츠 큐레이션

AI는 콘텐츠 제작의 부담을 덜어줍니다.

AI 기반 플랫폼은 기사 및 퀴즈를 비롯한 수많은 교육 리소스를 살펴볼 수 있습니다.그런 다음 특정 주제에 맞는 자료 목록을 자동으로 구성합니다.

따라서 교육자들은 더 이상 관련 콘텐츠를 검색하는 데 끝없는 시간을 허비할 필요가 없습니다.대신 자동화된 콘텐츠 큐레이션을 통해 이동 중에도 종합적인 수업 계획을 작성할 수 있습니다.

또한 최신 이벤트를 기반으로 콘텐츠를 업데이트하므로 수업이 최신 상태로 유지됩니다.

교사에게 자동화는 더 짧은 시간에 더 많은 작업을 완료하는 것을 의미합니다.학생에게 있어 이는 각자의 고유한 특성을 살려 디자인된 최신 자료를 받는 것을 의미합니다. 학습 염두에 두어야 할 필요성.

따라서 AI는 시간을 절약하는 것 외에도 교육자와 학습자가 가능한 최고의 리소스를 (필요할 때 바로) 이용할 수 있도록 합니다.

3. 예측 분석

이름에서 알 수 있듯이 예측 분석 미래를 “예측”하는 것을 목표로 합니다.이 프로세스에서는 기계 학습, AI 및 데이터 분석을 사용하여 어떤 일이 발생할 수 있는지 판단합니다.하지만 관리 시스템 학습과 관련해서는 어떻게 도움이 될까요?

다음과 같은 과거 데이터를 파헤치는 경향이 있습니다.

• 학생들의 과거 성적
• 출석 기록
• 과제 제출물
• 참여 수준

이러한 정보를 분석하면 이러한 시스템이 사람의 눈에는 분명하지 않을 수 있는 추세를 파악하는 데 도움이 됩니다.예를 들어, 학생이 특정 과제에 지속적으로 어려움을 겪고 있는 경우 예측 분석을 통해 뒤쳐질 위험이 있는 학생으로 분류할 수 있습니다.

이를 통해 교육자는 일찍 개입하여 추가 지원을 제공할 수 있습니다.예를 들어 일대일 튜터링을 제공하거나 이러한 문제를 해결하기 위해 학습을 맞춤화할 수 있습니다.

전반적으로 예측 분석의 장점은 시기적절한 개입이 가능하다는 데 있습니다.이는 문제가 확대되기 전에 잠재적 문제를 미리 예측하는 것을 의미합니다.

4. 몰입형 학습 경험

당신을 끌어들이고 그 일에 참여하고 있는 것처럼 느끼게 하는 경험만큼 좋은 것은 없습니다.LMS의 AI와 머신 러닝 덕분에 몰입형 학습 경험이 이러한 꿈을 현실로 만들고 있습니다.

게이미피케이션

ScienceDirect에 따르면 게임은 학생을 성장시킬 수 있습니다 89.45% 의 성능.하버드 비즈니스 리뷰 (Harvard Business Review) 의 또 다른 연구에 따르면 게임을 학습 시스템에 통합하면 직원 성과 향상.

서로에게 도전하고 더 나은 성과에 대한 보상을 받는 것은 학습자에게 매력적인 경험입니다.그리고 더 많이 참여할수록 더 잘 배울 수 있습니다.배움이 이렇게 재미있을 줄 누가 알았겠어요?

자연어 처리 (NLP)

과학 및 정보 (SAI) 조직은 NLP가 제공하는 주요 기능 ”효과적인 접근법 교육 환경을 개선하기 위해.”

예를 들어 NLP 기반 챗봇은 학생들에게 연중무휴 지원을 제공할 수 있습니다.학생들이 궁금한 점이 있으면 언제든지 이용할 수 있습니다.즉, 학생들은 더 이상 강의실이 열리고 교사들이 질문을 해결할 때까지 기다릴 필요가 없습니다 (물론 너무 미묘한 내용이 아니라면 말이죠).

적응형 학습 플랫폼

모든 사람이 동일한 경로를 따라야 하는 기존 방식과 달리 적응형 학습 플랫폼은 AI를 사용하여 각 학생의 교육을 맞춤화합니다.

예를 들어 학습자의 필요에 맞게 연습 문제를 조정할 수 있습니다.마치 내용이 변화하는 요구에 따라 진화하는 것과 같습니다.이러한 접근 방식은 학생들이 자신이 우선순위에 있다고 느끼기 때문에 학생들의 참여도를 높일 수밖에 없습니다.

5. 더 나은 피드백 메커니즘

피드백이 효과적인 학습의 비결이라는 것은 말할 필요도 없습니다.간단히 말해, 피드백의 질은 학생들이 실수로부터 얼마나 잘 배우는지에 직접적인 영향을 미칩니다.

AI와 머신 러닝은 이 분야에서도 긍정적인 영향을 미쳤습니다.

스타일, 문법 및 일관성을 기반으로 텍스트를 분석합니다.이를 통해 개선을 위한 구체적인 제안을 제시할 수 있습니다.

예를 들어, 학생들은 “문법 연습하기”와 같은 일반적인 의견 대신 문장 구조나 단어 선택에 대한 구체적인 조언을 받을 수 있습니다.

이렇게 하면 교육자가 각 과제를 검토하고 피드백을 작성할 필요가 없습니다.대신 학생들은 창의적인 교육에 모든 시간을 투자할 수 있습니다.

LMS에서의 AI 및 머신 러닝의 이점

AI와 머신 러닝은 엄청난 이점을 제공하므로 학습 환경에 없어서는 안 될 요소가 되었습니다.연구에 따르면, 교육자의 60% AI를 사용하여 더 나은 학습 경험을 제공합니다.AI가 학습자와 학습자에게 어떤 혜택을 주는지 알아보세요.

• 맞춤형 학습. AI는 학생들의 강점과 과제에 맞게 학습을 조정합니다.이를 통해 학생들이 어떤 점에서 뛰어나고 어려움을 겪고 있는지 쉽게 분석할 수 있습니다.이를 바탕으로 학습자가 필요한 곳에서 항상 지원을 받을 수 있도록 교육 계획을 조정합니다.
• 즉각적인 피드백. 학습자가 실수를 했을 때 AI는 그 실수를 틀렸다고 지적하는 데 그치지 않고 그 이유를 설명하고 도움을 위한 추가 리소스를 제공합니다.또한 과제를 빠르게 채점합니다.따라서 학생들은 더 이상 결과를 보기 위해 며칠을 기다릴 필요가 없습니다.
• 스마트 리소스 관리. 교육 리소스 관리는 결코 쉬운 일이 아닙니다.하지만 AI 기반 학습 관리 시스템 리소스에 쉽게 액세스할 수 있도록 하여 이 문제를 해결하세요.교육자는 필요할 때마다 디지털 교과서, 비디오 및 퀴즈를 사용할 수 있습니다.적절한 도구가 있으면 다운타임이 최소화되고 학습이 더 원활해집니다.
• 대화형 가상 랩. AI는 학습에 생명을 불어넣습니다.예를 들어 학습자는 컴퓨터에서 복잡한 과학 실험을 수행하고 유적지를 탐험할 수 있습니다.기존 학습 환경에서는 이러한 실습 학습 경험을 달성하기가 불가능합니다.이를 통해 학생들은 실제 세계의 결과를 경험하지 않고도 안전한 환경에서 학습을 연습할 수 있습니다.
• 더 나은 협업. AI 및 머신 러닝 알고리즘은 학생들의 기술과 관심사를 기반으로 학생들을 그룹화할 수 있습니다.학생들이 비슷한 관심사를 가진 다른 사람들과 함께 공부하면 자연스럽게 더 생산적인 결과를 얻을 수 있습니다.

결론

교육은 더 이상 일련의 표준화된 시험이 아니라 각 학습자의 요구에 맞게 조정되는 살아 숨쉬는 경험입니다.LMS의 AI와 머신 러닝은 이를 구체화하는 데 중요한 역할을 했으며, 학습 관리 시스템은 이를 최대한 활용했습니다.

이러한 새로운 기술은 학습을 더욱 개인화할 수 있게 했을 뿐만 아니라 반복적인 관리 작업을 자동화하여 교육자의 작업을 단순화했습니다.

긍정적인 점은, 이것은 시작에 불과하며 기술은 획기적일 뿐만 아니라 혁신적일 것이라는 점입니다.