Einsatz von Deep Learning im eLearning: LXP

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28
Okt
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Einsatz von Deep Learning im eLearning: LXP

LXPs kombinieren Internal und External Learning und Informationsplattformen aus verschiedenen Unternehmen. Heutzutage absolvieren die Lernenden ihre Kurse in Online-Klassenzimmern, die mit kollaborativen Arbeitsbereichen, interaktiven Whiteboards, Fortschrittskontrolle und anderen Lehrmitteln ausgestattet sind.

Einsatz von Deep Learning im eLearning: LXP
Einsatz von Deep Learning im eLearning: LXP

Learning Experience Plattform

Es gibt unzählige Möglichkeiten sich Wissen durch Online-Lernen anzueignen. Jeder kann unabhängig von seinem Aufenthaltsort auf Bildungsressourcen zugreifen, mit qualifizierten Lehrern in Kontakt treten und Zertifikate erlangen. Darüber hinaus macht der technologische Fortschritt das eLearning zu einer entspannteren Lernumgebung. Learning Experience Platforms (LXPs) sind Software-as-a-Service-Anwendungen (SaaS), die in öffentlichen Clouds gehostet werden.

Sie kombinieren Internal und External Learning und Informationsplattformen von verschiedenen Unternehmen zu einer einzigen, benutzerfreundlichen Erfahrung, die das gesamte Lernen in einem einfach zu bedienenden Interface vereint, das durch künstliche Intelligenz (AI) und Machine Learning (ML) unterstützt wird. Online-Schulungen haben sich als wertvoll und effektiv erwiesen, wenn es um Fernunterricht, Homeoffice und hybride Arbeitsumgebungen geht. Ohne einen physischen Schulungsraum betreten zu müssen, können die Lernenden jetzt über virtuelle Lernveranstaltungen und digitales Lernen im eigenen Tempo miteinander in Verbindung treten, sich austauschen, teilnehmen und zusammenarbeiten.

Wie hilft ein LXP, die Lernerfahrung der Mitarbeiter zu verbessern?

Jedes Unternehmen möchte, dass seine Mitarbeiter in der heutigen wettbewerbsorientierten Unternehmenswelt erfolgreich sind. Der beste Weg, dies zu erreichen, besteht darin, sie dabei zu unterstützen, die Ziele des Unternehmens besser zu erreichen und gleichzeitig ihre Produktivität zu steigern, indem sie ihre Fähigkeiten verbessern. Ein LXP ist entscheidend, wenn es darum geht, den Einzelnen dabei zu unterstützen, sich selbst zu verbessern und gleichzeitig seine Effizienz, Teamarbeit, Koordination und Karriereentwicklung zu beschleunigen.

Wie eine LXP die Mitarbeiterproduktivität steigern kann

Ein LXP kann Unternehmen bei der Erstellung erfolgreicher Lernmodule unterstützen und die Produktivität der Mitarbeiter auf verschiedene Weise steigern, da es eine spezielle Serviceplattform ist. Im Folgenden werden einige Anwendungsmöglichkeiten für eine LXP in diesem Zusammenhang genannt:

1. LXP implementieren, um das Lernen der Mitarbeiter während des Arbeitsalltags zu unterstützen

Das Microlearning- oder Bite-Size-Learning-Prinzip einer LXP kann zur Lösung dieses Problems beitragen, wenn es um die Schulung am Arbeitsplatz geht. Die Mitarbeiter haben Zugang zur Learning Experience Platform des Unternehmens, wo sie sich kurze Tutorials ansehen, Blogbeiträge zu bestimmten Themen lesen oder eine interaktive Prüfung ablegen können, die die für ihre Arbeit erforderlichen Fähigkeiten abdeckt. Mit Hilfe einer Learning Experience Platform können sie mühelos von der Teilnahme an einer Schulung zu ihrer Arbeit zurückkehren und dabei völlig produktiv bleiben, während sie neue Fähigkeiten erlernen, die die Arbeitsproduktivität insgesamt steigern.

2. Bietet ein benutzerfreundliches Interface

Die Mitarbeiter können ihre Lernerfahrungen individuell gestalten und ihre Gesamtproduktivität steigern, indem sie mit Hilfe von LXPs ihre eigenen Lernwege mit Hilfe von Internal und External Content gestalten. LXPs sind auch dazu gedacht, den Fortschritt der Mitarbeiter zu überwachen und ein klares Bild davon zu vermitteln, welche Schulungen derzeit stattfinden, welche in Kürze anstehen und wie man ausgewählte Schwerpunkte findet. Ein zentrales Dashboard in der Plattform zeigt Informationen darüber an, wie viele Kurse jeder Mitarbeiter abgeschlossen hat, wie viele Lernabzeichen er erhalten hat und wie viele Schulungsstunden er in Kurse investiert hat.

3. Adaptive und intelligente Funktionen

Der Aufbau und die Benutzeroberfläche von LXP sind auf Social Learning ausgerichtet, so dass die Plattform einfach zu bedienen ist, die Zusammenarbeit fördert und die Produktivität verbessert. Ein LXP basiert grundsätzlich auf dem Prinzip von Microlearning, das es den Mitarbeitern ermöglicht, von jedem beliebigen Gerät aus Kurseinheiten zu absolvieren, kurze Aktivitäten zu beenden und Lehrvideos anzusehen.

4. Praktische Lernanregungen schaffen

Unternehmen sollten ihren Mitarbeitern eine personalisierte Lernerfahrung bieten, wenn sie verhindern wollen, dass ihre Mitarbeiter bei der Arbeit völlig unproduktiv sind, weil sie das Interesse verloren haben. Ein LXP erleichtert die Entwicklung individueller Lerntechniken durch den Einsatz modernster Technologien wie KI und Machine Learning. In der Regel basieren die Vorschläge auf den Profilmerkmalen der Mitarbeiter, ihren Hobbys und früheren Schulungsdaten. LXPs können die Fähigkeiten der Mitarbeiter fördern und so ihre Effektivität bei der Arbeit erhöhen.

5. Unterwegs lernen

Ein LXP ist eine großartige Plattform für Mitarbeiter, die lieber unterwegs lernen, denn so können sie sicher sein, dass sie weiterhin lernen und auch bei der Arbeit produktiv sind. Ein LXP macht das Lernen extrem unkompliziert, da es mit verschiedenen Plattformen und Inhaltsarten kompatibel ist. Es ermöglicht den Mitarbeitern, zu lernen und Materialien zu konsumieren, wann und wo immer sie wollen. Im Gegensatz zu einem typischen Learning Management System (LMS) unterstützt ein LXP mit seiner Kernfunktion des arbeitsbegleitenden Lernens die Mitarbeiter dabei, besser zu lernen und sich weiterzubilden, und steigert die Arbeitsproduktivität im größtmöglichen Umfang.

Deep Learning im eLearning

Machine Learning wird in der Online-Schulung eingesetzt, genau wie in anderen Branchen. Dies sind die vier wichtigsten Vorteile des Machine Learning im eLearning.

1. Nutzt Chatbots als virtuelle Lehrkräfte

Ein Chatbot ist eine Software, die mit künstlicher Intelligenz und Machine Learning entwickelt wurde, um mit Menschen zu interagieren. Chatbots können als virtuelle Lehrkräfte in einem Online-Lernkurs fungieren. Sie könnten die Fragen der Schüler beantworten. Sie bieten eine strukturierte Lernumgebung und ersetzen die Lehrkräfte. Wie Apples Siri oder Amazons Alexa können eLearning-Chatbots Fragen beantworten und andere Aufgaben übernehmen. Sie können auch die Fertigstellung von Projekten überwachen, den Teilnehmern Hausaufgaben aufgeben und ihre Lernfortschritte verfolgen. Sie können die Teilnehmer motivieren, ihre Online-Kurse zu absolvieren, indem sie ihnen ein aussagekräftiges Feedback geben. Um eine ansprechende Lernerfahrung zu bieten, können eLearning-Kurse Chatbots einsetzen, die durch Machine Learning und KI unterstützt werden.

2. Bietet individualisierte Lernpfade für die Weiterbildung von Mitarbeitern

Da die Halbwertszeit von Fähigkeiten abnimmt, ist es für den Erfolg eines Unternehmens umso wichtiger, dass sich die Mitarbeiter am Arbeitsplatz kontinuierlich weiterbilden. So ist beispielsweise weniger als die Hälfte dessen, was man vor fünf Jahren gelernt hat, heute noch anwendbar, und was man vor zehn Jahren gelernt hat, ist längst überholt. Daher ist es wichtig, die Mitarbeiter ständig weiterzubilden, um den Erwartungen des Marktes gerecht zu werden. Aber wie können Sie wissen, welche Informationen Ihr Team bereits besitzt und welche nicht? Jede Person hat möglicherweise einen anderen Lernstand und bevorzugt eine andere Art des Lernens. Eine auf Machine-Learning-Algorithmen basierende adaptive Lernsoftware kann hier der Schlüssel zum Erfolg sein.

3. Prognostiziert, dass die Motivation der Lernenden die Effektivität des eLearning steigern wird

Wie erfolgreich ist der neue eLearning-Kurs, den Sie eingeführt haben? Sind die Mitarbeiter an ihm interessiert? Wir verlassen uns häufig auf Rückmeldungen oder gehen davon aus, dass sie motiviert sind. Sie sind sich jedoch nicht sicher, ob die Mitarbeiter den Kurs langweilig fanden oder Probleme hatten, ihn zu absolvieren. Der von Ihnen gesammelte Input berücksichtigt die Meinung der Mehrheit, die das Gegenteil vermuten lässt.

4. Ermöglicht die Erstellung von Lernerprofilen für zielgerichtetes eLearning

Die Profilerstellung erfolgt durch den Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen auf Daten. Vielleicht haben Sie beim Surfen im Internet schon einmal Werbung oder Produktempfehlungen gesehen. Diese basieren auf Daten, die aus Ihren früheren Suchvorgängen oder Einkäufen gewonnen wurden. In ähnlicher Weise werden bei der Erstellung von Lernerprofilen Daten über die Lernenden und ihren früheren Bildungshintergrund verwendet. Dabei kann es sich um Dinge wie die Rolle des Lernenden innerhalb des Unternehmens, Aufgaben, Interessen, Ziele für die berufliche Entwicklung usw. handeln. Den Lernenden oder Gruppen von Lernenden wird auf der Grundlage ihrer gemeinsamen Interessen ein Profil zugewiesen. Mit Hilfe eines Machine-Learning-Algorithmus wird auf der Grundlage der gesammelten Informationen ein Muster erstellt, das ein zielgerichtetes eLearning ermöglicht.

Zusammenfassung

Mithilfe von Machine Learning in Ihrem eLearning-Programm können Sie beobachten, wie die Lernenden mit den auf den Bildschirmen angezeigten Inhalten interagieren. Machine Learning kann Ihnen die folgenden Fragen beantworten:

  1. Mussten die Lernenden für den Inhalt einer bestimmten Seite mehr Zeit aufwenden, um ihn zu verstehen?
  2. Haben sie mehr Zeit für die Beantwortung der Fragen in der formativen Beurteilung benötigt?
  3. Haben sie einige Seiten schnell überflogen, weil sie bereits mit dem Thema vertraut waren?

Wenn solche Daten gesammelt werden, kann ein LMS mit Machine-Learning-Funktionen die Lernenden automatisch auf Inhalte verweisen, die dabei helfen, mehr über ein Thema zu lernen. Wenn die Lernenden bereits über ein bestimmtes Thema Bescheid wissen, können sie Inhalte erhalten, die sie zum Deep Learning anregen. Dadurch wird der eLearning-Kurs deutlich erfolgreicher, und die Motivation der Lernenden steigt.


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