A ascensão do microlearnamento aprimorado da AI-

Tudo sobre a IA e seu papel no microlearning

O microlearning está mudando a maneira como aprendemos, tirando cursos longos e introduzindo lições curtas e focadas que podemos acessar a qualquer momento. É flexível, fácil de usar e prático, tornando -o ideal para funcionários ocupados, estudantes ou qualquer pessoa que queira criar habilidades em movimento. No entanto, embora o microlearning seja eficaz para fornecer conhecimento em pequenas partes, às vezes pode parecer genérico demais ou não adaptado às necessidades individuais. É aqui que a inteligência artificial (AI) pode ajudar. A IA usa ferramentas como processamento de linguagem natural (PNL) e algoritmos adaptativos para personalizar a experiência de aprendizado.

Com o microlearning aprimorado da AI, você obtém caminhos de aprendizado personalizados, avaliações que se ajustam com base no seu desempenho, lembretes para fazer lições e testes interativos. Por exemplo, um funcionário com uma programação lotada pode receber orientações personalizadas ao enfrentar um problema. Como alternativa, um médico pode se manter atualizado sobre os procedimentos mais recentes usando módulos de microlearning movidos a IA. O microlearning aprimorado da AI já é realmente popular em treinamento corporativo, assistência médica e atendimento ao cliente. Por que? A combinação de microlearning e IA torna o aprendizado mais eficiente, envolvente, relevante e centrado no aluno, tornando o aprendizado de uma parte da vida cotidiana das pessoas e não uma tarefa árdua. Abaixo, vamos mergulhar nos benefícios e desafios dessa abordagem, para que você esteja totalmente preparado.

5 razões pelas quais o microlearning aprimorado é ideal

1. Personalização

Muitas pessoas acham os programas de treinamento tradicionais frustrantes porque usam uma abordagem genérica para o aprendizado. Isso significa que todo mundo passa pelos mesmos módulos, assiste os mesmos vídeos ou lê os mesmos materiais, sejam iniciantes ou experientes. O microlearning torna as lições mais curtas, mas, por outro lado, mantém grande parte do conteúdo da mesma forma para todos. Portanto, o conteúdo ainda é genérico. Ai resolve isso. Por exemplo, quando você aprende um novo software no trabalho, uma plataforma de microlearning movida a IA pode ajudá-lo a melhor do que um tutorial longo. Ele observa como você usa a ferramenta e encontra as áreas onde você luta. Em seguida, oferece brevemente lições que se concentram nesses desafios. A melhor parte é que isso funciona para grupos pequenos e grandes. Se existem 10 funcionários ou 10.000, a IA pode criar lições personalizadas para todos.

2. Maior engajamento

O aprendizado pode parecer chato se não for envolvente. O microlearning ajuda nisso mantendo as coisas curtas e interessantes, mas a IA o torna ainda melhor. As plataformas de microlearning movidas a IA geralmente usam elementos de gamificação, como pontos, crachás ou barras de progresso, projetados para corresponder ao ritmo de cada aluno. Se alguém gosta de desafios, a IA poderá dar a eles tarefas mais difíceis. Se eles preferirem uma abordagem mais simples, ela pode oferecer prática guiada. Além disso, com os chatbots da IA ​​ou assistentes de voz, os alunos podem fazer perguntas e obter respostas rápidas e úteis. Em vez de se sentir sozinho ao fazer um teste, os alunos têm apoio quando precisam. Isso mantém sua motivação alta, e é exatamente o que muitos alunos precisam para atingir seus objetivos.

3. Insights orientados a dados

Um dos grandes pontos fortes da IA ​​é sua capacidade de coletar e analisar grandes quantidades de dados sem usuários esmagadores. No microlearning, isso significa obter informações sobre o que funciona e o que não funciona para alunos e organizações. Para os alunos, a IA pode acompanhar seu progresso em tempo real e fornecer feedback útil. Isso significa que pode apontar exatamente onde os alunos cometeram um erro e oferecer uma breve lição para ajudá -los a entender. Com o tempo, mostra seus pontos fortes e fracos, para que os alunos possam ver o quanto eles melhoraram e o que se concentrarem a seguir. A análise da IA ​​também é valiosa para as organizações. Os gerentes podem ver as taxas e padrões de conclusão, como quais lições funcionam melhor, onde os alunos lutam e como o treinamento afeta o desempenho.

4. Acessibilidade e inclusão

O microlearning aprimorado da AI torna o aprendizado mais fácil e inclusivo para todos. Os materiais de treinamento tradicionais geralmente não atendem às necessidades de pessoas com diferentes preferências de aprendizado ou origens do idioma, enquanto a IA garante que todos sejam apoiados. Por exemplo, as ferramentas de IA podem traduzir automaticamente o conteúdo em diferentes idiomas, para que as equipes globais possam aprender em seu próprio idioma. Além disso, recursos como reconhecimento de voz e fala a texto ajudam aqueles com deficiências visuais ou auditivas a participarem completamente. Sem mencionar que a IA pode alterar a velocidade e o estilo de aprendizado com base em quanta informação alguém pode lidar. Isso significa que aqueles que aprendem mais lentamente acompanham, enquanto os alunos mais rápidos não se sentirão retidos.

5. Aprendizagem contínua

Muitas pessoas começam um curso com emoção, mas perdem a motivação à medida que a carga de trabalho aumenta. Isso dificulta a manutenção de uma cultura de aprendizado contínuo. A IA pode ajudar nisso, lembrando os alunos nos momentos certos, tornando o microlearnando uma parte regular da vida cotidiana. Essas notificações parecem favoráveis, incentivando os alunos a continuar trabalhando em direção a seus objetivos de aprendizado. Com o tempo, isso ajuda a promover uma cultura de aprendizado contínuo, pois o treinamento se torna uma rotina diária, não algo que acontece uma vez por ano. Para as organizações, isso cria uma força de trabalho mais flexível pronta para enfrentar novos desafios.

O que você deve estar ciente

Privacidade de dados

Um grande desafio ao usar a IA no aprendizado é a privacidade dos dados. Para fornecer aprendizado personalizado e adaptável, a IA precisa de muitos dados. Ele rastreia as respostas do teste dos alunos, quanto tempo eles gastam em diferentes módulos, quais tópicos eles revisitam e mesmo quando são mais ativos. Esses dados ajudam a IA a criar uma experiência de aprendizado mais suave para eles. No entanto, isso envolve muitas de suas informações pessoais. Assim, os alunos devem confiar que seus dados são seguros. Para conseguir isso, você deve garantir a transparência sobre quais dados são coletados, por que são coletados e como serão usados. Os alunos também devem ter algum controle, como a opção de optar por não ter um determinado rastreamento ou excluir seus dados completamente. Se as pessoas não se sentirem seguras, é menos provável que usem ferramentas movidas a IA, não importa quão úteis sejam.

Excesso de automação

A excesso de automação pode ser uma questão complicada. Embora a IA seja ótima no processamento de informações, detectando padrões e entrega de conteúdo personalizado, ela não pode substituir o lado humano do aprendizado. A educação não é apenas sobre conhecimento e informação. Também envolve conexão, empatia e colaboração. Se as organizações dependem muito do microlearnamento orientado a IA, elas correm o risco de perder o elemento humano. Por exemplo, considere feedback. A IA pode avaliar rapidamente um teste e apontar respostas erradas, mas não pode substituir o incentivo de um colega ou a maneira como um professor ajuda os alunos a ver erros. Portanto, use a IA para apoiar instrutores e professores em vez de tentar tomar seu lugar.

Fadiga digital

Vamos falar sobre fadiga digital. Todas essas notificações, lembretes e toneladas de informações que recebemos on-line todos os dias podem ser esmagadoras, especialmente se adicionarmos um microlearnamento acionado por IA. O problema não é com o próprio microlearning, mas com a forma como é entregue. Se os sistemas de IA não forem projetados com cuidado, eles podem criar mais problemas em vez de ajudar. Os alunos precisam de um equilíbrio entre lembretes suficientes para permanecer motivados, mas não tantos que começam a ignorar a plataforma. A melhor maneira de enfrentar isso é usar a IA para reconhecer sinais de fadiga digital e fazer ajustes. Por exemplo, se o sistema vir um aluno frequentemente pula lembretes em um determinado momento, poderá reagendar por um momento melhor.

Preconceitos em algoritmos AI

O viés é uma grande questão ética. Os sistemas de IA dependem dos dados em que são treinados. Se esses dados tiverem vieses, a IA refletirá isso. No microlearning, isso significa que alguns alunos podem não receber recomendações eficazes simplesmente porque seus perfis não correspondem aos padrões que o algoritmo aprendeu. Por exemplo, se a maioria dos dados de treinamento vier de uma área ou formação cultural, os alunos de diferentes origens podem achar o conteúdo menos relevante ou mais difícil de entender. Isso é extremamente sério e pode piorar os problemas que certos grupos de pessoas já enfrentam na educação. Portanto, os desenvolvedores devem garantir que seus dados de treinamento sejam diversos e verifique regularmente seus algoritmos para viés; Caso contrário, os resultados podem ser graves.

Conclusão

O microlearning movido a IA pode mudar a maneira como aprendemos. Torna o aprendizado mais rápido, mais inteligente e mais pessoal. Para colher seus benefícios, porém, você deve estar ciente dos desafios e garantir que esteja usando uma plataforma segura que promova a inclusão e o aprendizado contínuo. Dessa forma, os alunos sempre serão apoiados, mesmo que o aprendizado demore apenas alguns minutos de seus dias.