AI en machine learning in LMS: 5 toekomstige trends

In die tijd ging leren vooral over het onthouden van feiten. Het traditionele onderwijssysteem was gericht op wat je in je hersenen kon opslaan in plaats van wat je in het echte leven kon toepassen.

Tegenwoordig ziet de onderwijswereld er heel anders uit. We hebben schoolborden ingeruild voor interactieve schermen en studieboeken voor digitale bronnen.

Wat deze sector echt revolutionair heeft veranderd, is de opkomst van AI en machine learning. Ze hebben het onderwijs gepersonaliseerd en vooral effectief gemaakt.

Hieronder bespreken we hoe AI en machine learning in LMS hervormen de toekomst van het onderwijs.

Hoe leren door de jaren heen is veranderd

Weet je nog dat leren betekende dat je aantekeningen moest maken van de lezing van een leraar en feiten moest proppen voor de examens?

Onderwijs ging over het idee dat kennis kon worden overgedragen van leraar op leerling, zoals water in een beker gieten.

Naarmate de tijd vorderde, evolueerden de verwachtingen van studenten en raakte het traditionele model achterhaald.

De pandemie was een belangrijk keerpunt in dit opzicht. Het is geslonken de aandachtsspanne van studenten, en ze begonnen meer flexibiliteit in het leren te eisen.

Leraren moesten als reactie daarop creatief worden. Ze begonnen te experimenteren met verschillende tactieken om de aandacht van hun leerlingen vast te houden, van virtuele groepsprojecten tot interactieve digitale lessen.

Het was niet langer voldoende voor studenten om alleen informatie uit het hoofd te leren. In feite benadrukt een onderzoek van de University of Michigan hoe belangrijk het is dat studenten een concept willen begrijpen en pas het toe in hun dagelijks leven.

Sommige leraren zijn ook van mening dat leerlingen lezen nu minder.

Door deze verschuivingen is het tijdperk van passief leren geleidelijk vervaagd. Om leren interactiever te maken, worden AI en machine learning dus gebruikt.

Organisaties gebruiken ze in hun leerbeheersystemen (LMS) voor een boeiendere leerervaring.

Het klaslokaal, zoals we dat ooit kenden, is een plek geworden waar technologie docenten en leerlingen in staat stelt hun maximale potentieel te bereiken.

5 AI en machine learning in LMS-trends

AI, of kunstmatige intelligentie, creëert systemen die menselijke intelligentie kunnen nabootsen. Aan de andere kant machinaal leren is een subset van AI die deze systemen in staat stelt om van data te leren (en in de loop van de tijd te verbeteren).

Voorheen waren LMS-platforms eenvoudige opslagplaatsen van inhoud. AI en machine learning in LMS hebben ze echter veranderd in adaptieve omgevingen die inspelen op individuele leerbehoeften. Hieronder bespreken we hoe.

1. Gepersonaliseerd leren

Elke student heeft zijn eigen sterke en zwakke punten. Dit betekent dat de manier waarop ze informatie opnemen aanzienlijk varieert. Toch hebben we te lang vertrouwd op een uniforme benadering van onderwijs, waarbij iedereen hetzelfde paar schoenen krijgt, ongeacht hun maat.

Personalisatie in het onderwijs verandert dit.

Volgens een rapport gepersonaliseerd leren positief beïnvloedt de prestaties van studenten. Gelukkig hebben AI en machine learning dit mogelijk gemaakt.

AI-gestuurde beoordelingen kunnen in realtime worden aangepast. Ze kunnen bijvoorbeeld het strijdgebied van elke student identificeren en automatisch oefeningen genereren om die vaardigheden te versterken. Een dergelijke gerichte praktijk leidt natuurlijk tot betere resultaten.

Verder kan de cursusinhoud ook worden gepersonaliseerd. Algoritmen voor machine learning kunnen de voortgang van leerlingen volgen en het materiaal daarop aanpassen.

Op deze manier kunnen leerlingen zich concentreren op de concepten die meer aandacht nodig hebben en kunnen ze de concepten doorbladeren die ze al hebben geleerd.

Om nog maar te zwijgen over het feit dat AI ook feedback personaliseert. Docenten hoeven niet langer uren te besteden aan het schrijven van individuele opmerkingen voor elke student.

AI-gestuurde systemen kunnen contextspecifieke feedback geven. Ze vertellen wat de leerlingen fout hebben gedaan en hoe ze het de volgende keer beter kunnen doen. Coursebox AI LMS is een voorbeeld. Het kan alles personaliseren, van beoordelingen tot opleiding video's en quizzen.

2. Geautomatiseerde contentcuratie

AI neemt het zware werk uit het creëren van content.

AI-aangedreven platforms hebben de mogelijkheid om talloze leermiddelen te doorlopen, waaronder artikelen en quizzen. Daarna stellen ze automatisch een lijst samen met materialen die passen bij een specifiek onderwerp.

Daarom hoeven docenten niet langer eindeloze uren te zoeken naar relevante inhoud. In plaats daarvan kunnen ze dankzij geautomatiseerde contentcuratie onderweg een uitgebreid lesplan genereren.

Bovendien wordt zelfs de inhoud bijgewerkt op basis van actuele gebeurtenissen, zodat je lessen vers blijven.

Voor docenten betekent automatisering dat er meer werk gedaan wordt in minder tijd. Voor studenten betekent dit dat ze up-to-date materiaal ontvangen dat is ontworpen met hun unieke leren behoeften in gedachten.

AI bespaart dus niet alleen tijd, maar zorgt er ook voor dat docenten en leerlingen toegang hebben tot de best mogelijke middelen (precies wanneer ze die nodig hebben).

3. Voorspellende analyses

Zoals de naam al aangeeft, voorspellende analyses heeft tot doel de toekomst te „voorspellen”. Het proces maakt gebruik van machine learning, AI en data-analyse om te bepalen wat er kan gebeuren. Maar hoe helpt het als het gaat om leerbeheersystemen?

Het heeft de neiging om in historische gegevens te duiken, zoals:

• Eerdere cijfers van studenten
• Aanwezigheidsgegevens
• Inzendingen van opdrachten
• Engagementniveaus

Door deze informatie te analyseren, kunnen deze systemen trends herkennen die voor het menselijk oog misschien niet duidelijk zijn. Als een student bijvoorbeeld voortdurend moeite heeft gehad met bepaalde opdrachten, kunnen voorspellende analyses aangeven dat ze het risico lopen achterop te raken.

Hierdoor kunnen docenten vroeg ingrijpen en extra ondersteuning bieden. Ze kunnen bijvoorbeeld één-op-één begeleiding geven of hun leerproces aanpassen om deze problemen aan te pakken.

Over het algemeen ligt het mooie van voorspellende analyse in het vermogen om tijdige interventies mogelijk te maken. Dit betekent dat je potentiële problemen moet voorzien voordat ze escaleren.

4. Meeslepende leerervaringen

Er gaat niets boven een ervaring die je naar binnen trekt en je het gevoel geeft dat je deel uitmaakt van de actie. Dankzij AI en machine learning in LMS maken meeslepende leerervaringen deze droom werkelijkheid.

Gamificatie

Volgens ScienceDirect kan gamen studenten een boost geven prestatie met 89,45%. Een ander onderzoek van Harvard Business Review benadrukt dat het integreren van gaming in leersystemen kan prestaties van werknemers verbeteren.

Elkaar uitdagen en beloningen verdienen voor betere prestaties is een boeiende ervaring voor leerlingen. En hoe meer ze betrokken zijn, hoe beter ze leren. Wie wist dat leren zo leuk kon zijn?

Natuurlijke taalverwerking (NLP)

De organisatie Science and Information (SAI) benadrukt dat NLP biedt ”een effectieve aanpak om de onderwijsomgeving te verbeteren.”

Door NLP aangedreven chatbots kunnen studenten bijvoorbeeld 24/7 ondersteuning bieden. Ze zijn beschikbaar wanneer de studenten vragen hebben. Dit betekent dat ze niet langer hoeven te wachten tot de klaslokalen open gaan en tot leraren hun vragen beantwoorden (tenzij ze natuurlijk veel te genuanceerd zijn).

Platformen voor adaptief leren

In tegenstelling tot traditionele methoden, waarbij iedereen hetzelfde pad moet volgen, gebruiken adaptieve leerplatforms AI om het onderwijs van elke student aan te passen.

Ze kunnen bijvoorbeeld oefeningen aanpassen aan de behoeften van de leerling. Het is alsof de inhoud evolueert met veranderende behoeften. Deze aanpak zorgt ervoor dat studenten betrokken blijven omdat ze het gevoel hebben dat ze prioriteit krijgen.

5. Betere feedbackmechanismen

Het spreekt voor zich dat feedback de geheime saus is voor effectief leren. Simpel gezegd, de kwaliteit van je feedback heeft een directe invloed op hoe goed studenten leren van hun fouten.

AI en machine learning hebben ook op dit gebied een positieve invloed gehad.

Ze analyseren de tekst op basis van stijl, grammatica en zelfs samenhang. Dit stelt hen in staat om specifieke suggesties voor verbetering te doen.

In plaats van een algemene opmerking zoals 'werk aan je grammatica', kunnen studenten bijvoorbeeld gericht advies krijgen over de zinsstructuur of woordkeuze.

Op deze manier hoeven docenten niet elke opdracht te doorlopen en feedback te schrijven. In plaats daarvan kunnen ze al hun tijd investeren in creatief onderwijs.

Voordelen van AI en machine learning in LMS

AI en machine learning zijn een integraal onderdeel geworden van de leeromgeving, gezien hun enorme voordelen. Volgens onderzoek, ongeveer 60% van de docenten AI gebruiken om betere leerervaringen te bieden. Dit is hoe het hen en de leerlingen ten goede komt.

• Leren op maat. AI past het leren aan de sterke punten en uitdagingen van studenten aan. Het kan eenvoudig analyseren waar leerlingen in uitblinken en waarmee ze worstelen. Op basis hiervan wordt het onderwijsplan aangepast om ervoor te zorgen dat de leerlingen altijd worden ondersteund waar ze dat nodig hebben.
• Directe feedback. Wanneer een leerling een fout maakt, wijst AI deze niet alleen als onjuist aan; het legt ook uit waarom en biedt aanvullende hulpmiddelen voor hulp. Bovendien worden de opdrachten snel beoordeeld. Dit betekent dat studenten niet langer dagen hoeven te wachten om hun resultaten te zien.
• Slim beheer van hulpbronnen. Het beheren van leermiddelen is geen sinecure. Echter, op AI gebaseerd systemen voor leerbeheer pak dit aan door bronnen gemakkelijk toegankelijk te maken. Docenten kunnen digitale studieboeken, video's en quizzen gebruiken wanneer ze maar willen. Als je de juiste tools bij de hand hebt, wordt de downtime tot een minimum beperkt en wordt het leren soepeler.
• Interactieve virtuele laboratoria. AI brengt leren tot leven. Leerlingen kunnen bijvoorbeeld complexe wetenschappelijke experimenten uitvoeren en historische locaties verkennen vanaf hun computer. Deze praktische leerervaring is onmogelijk te bereiken in een traditionele leeromgeving. Het laat leerlingen oefenen met leren in een veilige omgeving zonder de gevolgen van de echte wereld te ervaren.
• Betere samenwerking. AI- en machine learning-algoritmen kunnen studenten groeperen op basis van hun vaardigheden en interesses. Wanneer studenten samenwerken met anderen die dezelfde interesses hebben, leidt dit natuurlijk tot een productiever resultaat.

Conclusie

Onderwijs is niet langer een reeks gestandaardiseerde tests, maar een levende, ademende ervaring die zich aanpast aan de behoeften van elke leerling. AI en machine learning in LMS hebben een belangrijke rol gespeeld bij het vormgeven hiervan, en leerbeheersystemen hebben deze ten volle omarmd.

Deze opkomende technologieën hebben niet alleen het leren persoonlijker gemaakt, maar ze hebben ook het werk voor docenten vereenvoudigd door repetitieve administratieve taken te automatiseren.

Het positieve is dat dit nog maar het begin is en dat technologie zowel transformerend als baanbrekend belooft te zijn.