NAUKA CYFROWA

Termin adaptacyjne uczenie się odnosi się do technologii zdolnej do oceny umiejętności, wiedzy i poziomu pewności siebie ucznia, ponieważ stale ocenia, jak uczeń reaguje na materiał. W ten sposób materiał edukacyjny staje się o wiele bardziej ukierunkowany, ponieważ tematy, które nie wymagają większej uwagi, są filtrowane, pozostawiając więcej czasu na skupienie się na słabszych obszarach. W porównaniu z tradycyjnym e-learningiem, kurs spersonalizowany to o wiele bardziej dostosowane do indywidualnych potrzeb doświadczenie edukacyjne, które ostatecznie pozwala studentom szybciej i skuteczniej osiągać założone cele.

Rozwój technologii cyfrowych zmienił procesy zarządzania nauczaniem, wprowadzając adaptacyjne metody uczenia się i mieszane metody nauczania, zmieniając tym samym krajobraz szkoleń w zakresie umiejętności i bezpieczeństwa. Dostosowane programy szkoleniowe RelyOn, łączące naukę na miejscu i cyfrową w formacie mieszanym, są przeznaczone dla pracowników na wszystkich poziomach, zapewniając im zdobycie niezbędnych umiejętności i globalnie uznawanych certyfikatów dla bezpiecznych operacji. Nauka mieszana oferuje elastyczne i wydajne podejście, umożliwiając uczestnikom naukę teoretycznego programu nauczania we własnym tempie przed praktycznym szkoleniem na miejscu, co zmniejsza czas i wydatki związane z podróżą i zakwaterowaniem. Odkryj przyszłość nauczania dzięki dostosowanym i dynamicznym szkoleniom RelyOn.

Adaptacyjne uczenie się AI identyfikuje optymalną sekwencję tematów i modułów dla każdego ucznia na podstawie jego istniejącej wiedzy i celów. Minimalizuje to redundancję i pozwala pracownikom rozwijać się we własnym tempie, zwiększając zaangażowanie i motywację. Dzięki wykorzystaniu oprogramowania do adaptacyjnego uczenia się opartego na sztucznej inteligencji kursy automatycznie dostosują treść, tempo i oceny, aby zoptymalizować zapamiętywanie wiedzy i zaangażowanie. Technologia adaptacyjnego uczenia się umożliwia uczniom postępy we własnym tempie, skupiając się na obszarach wymagających większej uwagi, jednocześnie szybko przechodząc przez znane koncepcje. Wykorzystując analizę danych i algorytmy uczenia maszynowego, system stale dostosowuje program nauczania, materiały dydaktyczne i oceny, aby sprostać unikalnym potrzebom i stylom uczenia się każdego uczestnika. To spersonalizowane podejście nie tylko poprawia doświadczenie edukacyjne, ale także poprawia retencję wiedzy i jej zastosowanie. Dane te pomagają nam dostosować treści i metody dostarczania, aby zoptymalizować doświadczenie edukacyjne. Adaptacyjne uczenie się znacznie skraca czas teoretyczny zajęć w klasie, pozwalając trenerom i pracownikom skupić się na „praktycznym” szkoleniu w obiektach/miejscach. Zapewnia to bardziej ukierunkowane wykorzystanie instruktorów do ćwiczeń praktycznych. Adaptacyjna technologia uczenia się opiera się na badaniach naukowych i dwudziestopięcioletnim doświadczeniu; obsługuje ponad 30 milionów uczniów w setkach dziedzin, gromadząc miliardy punktów danych.