LMS 中的 AI 和机器学习：5 种未来趋势

当时，学习主要是记住事实。传统的教育体系侧重于人们大脑中可以储存的内容，而不是人们在现实生活中可以应用的内容。

今天，教育世界看起来完全不同。我们已经将黑板换成了交互式屏幕，将教科书换成了数字资源。

真正彻底改变该领域的是人工智能和机器学习的出现。他们使教育个性化，最重要的是，提高了效率。

下面，我们将讨论人工智能和机器学习是如何运用的 LMS 正在重塑教育的未来。

这些年来学习发生了怎样的变化

还记得学习意味着在老师的讲座中写笔记和为考试填事实吗？

教育的理念是，知识可以从教师传授给学生，就像往杯子里倒水一样。

但是，随着时间的流逝，学生的期望不断变化，传统模式已经过时了。

这场大流行是 重大转折点 在这方面。它逐渐减少了 学生的注意力跨度， 他们开始要求更大的学习灵活性。

作为回应，教师必须发挥创造力。他们开始尝试各种策略来吸引学生的注意力，从虚拟小组项目到互动式数字课程。

对于学生来说，仅仅记住信息已经不够了。实际上，密歇根大学的一项研究突显了学生想要理解概念的重要性， 将其应用到他们的日常生活中。

一些老师也认为 学生们现在少读了。

这些转变已经逐渐消失了被动学习的时代。因此，为了使学习更具互动性，正在利用人工智能和机器学习。

各组织正在其学习管理系统 (LMS) 中使用它们，以获得更具吸引力的学习体验。

正如我们曾经知道的那样，教室已成为技术使教育工作者和学习者能够发挥最大潜力的场所。

5 LMS 趋势中的 AI 和机器学习

AI，或人工智能，创建了可以模仿人类智能的系统。另一方面， 机器学习 是 AI 的一个子集，使这些系统能够从数据中学习（并随着时间的推移而改进）。

以前，LMS 平台是简单的内容存储库。但是，LMS 中的 AI 和机器学习已将其转变为满足个人学习需求的自适应环境。下面，我们将讨论如何做。

1. 个性化学习

每个学生都有自己的长处和短处。这意味着它们吸收信息的方式差异很大。然而，长期以来，我们一直依赖 “一刀切” 的教育方法，无论大小都给每个人一双相同的鞋子。

教育领域的个性化 改变了这一点。

根据一份报告， 个性化学习 确定 影响学生成绩。值得庆幸的是，人工智能和机器学习使之成为可能。

人工智能驱动的评估可以实时调整。例如，他们可以确定每个学生的奋斗领域，并自动生成练习以增强这些技能。这种有针对性的做法自然会带来更好的结果。

此外，课程内容也可以进行个性化设置。机器学习算法可以跟踪学生的进度并相应地调整材料。

这样，学生就可以专注于需要更多关注的概念，并略读他们已经学过的概念。

更不用说，人工智能还能对反馈进行个性化设置。教育工作者不再需要花费数小时为每个学生写下个人评论。

人工智能驱动的系统可以提供特定情境的反馈。他们提到了学员做错了什么，以及下次如何做得更好。 课盒 AI LMS 就是一个例子。它可以对从评估到的所有内容进行个性化设置 培训 视频和测验。

2. 自动内容策划

人工智能减轻了内容创作的繁重负担。

人工智能驱动的平台能够浏览大量教育资源，包括文章和测验。之后，他们会自动汇编与特定主题相匹配的材料清单。

因此，教育工作者不再需要花费无休止的时间来搜索相关内容。取而代之的是，自动内容管理使他们可以随时随地生成全面的教学计划。

更重要的是，它甚至会根据时事更新内容，让你的课程保持新鲜感。

对于教师来说，自动化意味着在更短的时间内完成更多的工作。对于学生来说，这意味着收到以他们独特的方式设计的最新材料 学习 牢记需求。

因此，除了节省时间外，人工智能还确保教育工作者和学习者能够获得尽可能好的资源（在他们需要的时候）。

3. 预测分析

顾名思义， 预测分析 旨在 “预测” 未来。该过程使用机器学习、人工智能和数据分析来确定可能发生的事情。但是，在学习管理系统方面，它有什么帮助呢？

它倾向于挖掘历史数据，例如：

• 学生过去的成绩
• 出勤记录
• 作业提交
• 参与度

分析这些信息有助于这些系统发现人眼可能不明显的趋势。例如，如果学生在某些作业中持续遇到困难，则预测分析可以将他们标记为有落后的风险。

这使教育工作者能够尽早介入并提供额外支持。例如，他们可以提供一对一的辅导或定制学习以解决这些问题。

总体而言，预测分析的优点在于它能够及时进行干预。这意味着在潜在问题升级之前对其进行预见。

4. 身临其境的学习体验

没有什么比能吸引你并让你感觉自己是行动一部分的体验更胜一筹了。得益于 LMS 中的 AI 和机器学习，身临其境的学习体验使这个梦想成为现实。

游戏化

根据ScienceDirect的说法，游戏可能会提高学生 业绩提高了 89.45%。《哈佛商业评论》的另一项研究强调，将游戏纳入学习系统可以 提高员工绩效。

对于学习者来说，相互挑战并获得奖励以获得更好成绩是一种引人入胜的体验。而且，他们参与得越多，他们学习得越好。谁知道学习会这么有趣？

自然语言处理 (NLP)

科学与信息（SAI）组织强调了自然语言处理所提供的 ”一种有效的方法 以改善教育环境。”

例如，NLP 支持的聊天机器人可以为学生提供全天候支持。每当学生有任何疑问时，它们都可用。这意味着他们不必再等待教室开放，也不必等待教师解答疑问（当然，除非问题太细致入微）。

自适应学习平台

与要求每个人走同一条路的传统方法不同，自适应学习平台使用人工智能来定制每个学生的教育。

例如，他们可以调整练习以满足学习者的需求。内容好像随着需求的变化而变化。这种方法必将保持学生的参与度，因为他们觉得自己被优先考虑。

5. 更好的反馈机制

毫无疑问，反馈是有效学习的秘诀。简而言之，反馈的质量直接影响学生从错误中吸取教训的程度。

人工智能和机器学习也在这一领域产生了积极影响。

他们根据风格、语法甚至连贯性来分析文本。这使他们能够提供具体的改进建议。

例如，学生可能会获得有关句子结构或单词选择的有针对性的建议，而不是像 “学习语法” 这样的通用评论。

这样，教育工作者无需完成每项作业并撰写反馈。相反，他们可以将所有的时间都投入到创造性教学上。

人工智能和机器学习在 LMS 中的好处

鉴于人工智能和机器学习的巨大好处，它们已成为学习环境不可或缺的一部分。根据研究，大约 60% 的教育工作者 使用 AI 提供更好的学习体验。以下是它如何使他们和学习者受益。

• 定制学习。 人工智能使学习适应学生的优势和挑战。它可以轻松分析学生的擅长和困难之处。在此基础上，它量身定制了教育计划，以确保学习者在需要的地方始终得到支持。
• 即时反馈。 当学习者犯了一个错误时，人工智能不仅会指出错误是错误的；它还会解释原因并提供额外的帮助资源。此外，它可以快速对作业进行评分。这意味着学生不再需要等待几天才能看到成绩。
• 智能资源管理。 管理教育资源不是一件容易的事。但是，基于人工智能 学习管理系统 通过使资源易于访问来处理这个问题。教育工作者可以在需要时使用数字教科书、视频和测验。手头有合适的工具可以最大限度地减少停机时间，并使学习更加顺畅。
• 交互式虚拟实验室。 人工智能将学习变为现实。例如，学习者可以进行复杂的科学实验，并通过计算机探索历史遗迹。这种动手学习体验在传统的学习环境中是不可能实现的。它可以让学生在安全的环境中练习学习，而不会经历现实世界的后果。
• 更好的协作。 人工智能和机器学习算法可以根据学生的技能和兴趣对他们进行分组。当学生与其他有相似兴趣的人一起工作时，自然会带来更有成效的结果。

结论

教育不再是一系列标准化考试，而是一种能够适应每个学习者需求的活生生的体验。LMS 中的 AI 和机器学习在塑造这一点方面发挥了重要作用，学习管理系统已充分利用了它们。

这些新兴技术不仅使学习更加个性化，而且还通过自动化重复的管理任务来简化教育工作者的工作。

积极的一面是，这仅仅是开始，技术有望像开创性一样具有变革性。