E-Öğrenmede LXP ile Derin Öğrenme Kullanım Senaryoları

Öğrenme Deneyimi Platformu (LXP)

Günümüzde çevrimiçi öğrenme yoluyla bilgi edinmek için sayısız seçeneğe sahibiz. Konum fark etmeksizin herkes eğitim kaynaklarına erişebilir, nitelikli eğitmenlerle iletişim kurabilir ve sertifika alabilir. Teknolojik gelişmeler, e-öğrenmeyi daha rahat bir öğrenme ortamı haline getirmektedir.

Öğrenme Deneyimi Platformları (LXP'ler), genel çerçeveleri itibarı ile bulutlarda depolanan Hizmet Olarak Yazılım (SaaS) uygulamalarıdır. LXP’ler, farklı şirketlerden gelen dahili ve harici eğitim platformlarının yanı sıra tüm eğitimleri kullanımı kolay, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) tarafından desteklenen bir arayüzde barındıran tek bir tüketici sınıfı deneyimde birleştirirler. Çevrimiçi eğitimin uzak, ev tabanlı ve hibrit çalışma ortamlarında değerli ve etkili olduğu kanıtlanmıştır. Kullanıcılar bu sayede fiziksel bir sınıfa adım atmadan, sanal öğrenme etkinlikleri ve kendi hızlarında dijital öğrenme yoluyla bağlantı farklı kullanıcılarla bağlantı kurabilir, paylaşabilir, katılabilir ve işbirliği yapabilir.

LXP, Çalışanların Öğrenme Deneyimini Geliştirmeye Nasıl Yardımcı Olur?

Her şirket, çalışanlarının günümüzün rekabetçi kurumsal dünyasındaki girişimlerinde başarılı olmalarını ister. Bunu yapmanın en iyi yolu ise şirketlerin hedeflerine ulaşmada daha iyi performans göstermelerine yardımcı olurken aynı zamanda beceri setlerini geliştirerek üretkenliklerini artırmaktır. Çalışanları kendilerini geliştirmeye yönlendirmek için LXP gereklidir. LXP aynı zamanda çalışanların verimliliklerini artırırken ekip çalışmalarını, koordinasyonlarını ve kariyer ilerlemelerini de hızlandırır.

LXP Çalışan Üretkenliğini Hangi Yollarla Artırabilir?

LXP, şirketlerin başarılı öğrenme modülleri oluşturmalarına ve çalışan verimliliğini çeşitli şekillerde artırmalarına yardımcı olmak için gereklidir. Bu bağlamda atılabilecek bazı adımlara ise şöyledir:

1. Günlük Çalışma Programı Sırasında Destek için LXP Kullanma

LXP'nin mikro öğrenme veya hap bilgilerle öğrenme ilkeleri, çalışan eğitimi söz konusu olduğunda bu sorunun çözülmesine yardımcı olabilir. Çalışanlar şirketin öğrenme deneyimi platformuna erişerek kısa öğretici videolar izleyebilir, belirli konularla ilgili blog gönderileri okuyabilir veya işleri için gereken beceri setlerini kapsayan etkileşimli sınavlara girebilirler. LXP yardımıyla genel iş verimliliğini artıran yeni beceriler kazanırken, eğitimden işlerine zahmetsizce geri dönebilirler.

2. Kullanıcı Dostu Arayüz Sunma

Çalışanlar, içerikleri kullanarak kendi öğrenme yollarını tasarlamak için LXP'leri kullanır ve öğrenme deneyimlerini kendileri seçer, bu da genel üretkenliklerini artırır. LXP'ler aynı zamanda çalışanların ilerlemesini takip etmeyi, şu anda hangi eğitimde olduklarını, sıradaki eğitimleri ve kişiselleştirilmiş içerikleri net bir şekilde ortaya koymayı amaçlar. Platformdaki merkezi bir pano, her çalışanın kaç eğitimi bitirdiği, kaç öğrenme rozeti aldığı ve kaç saat eğitim aldığı hakkında bilgi görüntüler.

3. Uyarlanabilirlik ve Akıllı Özellikler

LXP'nin mimarisi ve arayüzü, özünde sosyal öğrenme ile oluşturulur. Bu da platformun kullanımını kolaylaştırır, iş birliğine dayalı becerileri geliştirir ve üretkenliği artırır. LXP temel olarak hareket halinde mikro öğrenme ilkesi üzerine inşa edilmiştir, bu da kullanıcıların eğitimleri keşfetmesine, kısa etkinlikleri tamamlamasına ve herhangi bir cihazdan eğitici video izlemesine olanak tanır.

4. Pratik Öğrenme Önerileri Geliştirme

Şirketler, ilgilerini kaybettikleri için verimsiz olan çalışanlara sahip olmayı önlemek istiyorlarsa çalışanlara kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sunmalıdır. LXP, yapay zeka ve makine öğrenimi gibi en yeni fikirleri kullanarak özelleştirilmiş öğrenme tekniklerinin tasarımını kolaylaştırır. Öneriler genellikle çalışan profili özelliklerine, hobilerine ve geçmiş eğitim verilerine dayanarak oluşturulur. LXP'ler çalışanların yeteneklerini geliştirmeye yardımcı olarak işte tekrar etkili olmalarını sağlayabilir.

5. Hareket Halinde Öğrenme

LXP, hareket halindeyken öğrenmeyi tercih eden çalışanların öğrenmeye devam ettiklerinden ve şirkette üretken olduklarından emin olmak için harika bir platformdur. Çeşitli platformlar ve içerik türleriyle mükemmel uyumluluğa sahip olduğu için öğrenmeyi son derece kolaylaştırır. Çalışanların eğitime istedikleri yerde ve zamanda devam etmelerini ve ders içeriklerini tüketmelerini sağlar. LXP, tipik bir öğrenme yönetim sisteminin (LMS) aksine iş akışında temel öğrenme özelliği sayesinde çalışanların daha iyi öğrenmelerine ve becerilerini geliştirmelerine yardımcı olarak iş verimliliğini mümkün olan en geniş ölçüde artırır.

E-Öğrenmede Derin Öğrenme

Makine öğrenimi, diğer sektörlerde olduğu gibi e-öğrenme sektöründe de kullanılır. Peki e-öğrenmede makine öğreniminin avantajları nelerdir?

1. Sanal Eğitmen Olarak Chatbotlar

Chatbotlar (sohbet botları), insanlarla etkileşim kurmak için yapay zeka ve makine öğrenimi ile oluşturulmuş yazılımlardır. Chatbotlar e-öğrenmede sanal eğitmen gibi davranabilir ve kullanıcılardan gelen soruları cevaplayabilirler. E-öğrenme sohbet botları tıpkı Apple Siri veya Amazon Alexa gibi soruları cevaplayabilir ve çeşitli görevleri yerine getirebilir. Ayrıca eğitimin tamamlanmasını denetleyebilir, kullanıcılara çeşitli görevler atayabilir ve akademik gelişimlerini takip edebilir, kullanıcılara yapıcı geri bildirim sağlayarak eğitimlerini tamamlamaları için motive edebilirler. E-öğrenmede ilgi çekici öğrenme deneyimleri sağlamak için makine öğrenimi ve yapay zeka tarafından desteklenen chatbotlar büyük faydalar getirme potansiyeline sahiptir.

2. Çalışanları Yeniden Eğitmek için Bireyselleştirilmiş Öğrenme Yolları Sağlar

Çalışanların mevcut becerilerinin körelmemesi ve yeni beceriler elde etmeleri için şirket içinde çeşitli eğitimler düzenlenmesi kritik öneme sahiptir. Örneğin, beş yıl önce öğrenilen bilgilerin yarısı hala geçerliyken on yıl önce öğrenilenlerin belki de tamamı eskimiş bilgi olabilir. Bu nedenle, beklentileri sürekli olarak karşılamak ve rekabetçi kalabilmek için çalışanları geliştirmek çok önemlidir. Fakat çalışanlarınızın hangi bilgilere sahip olup olmadığını nasıl bilebilirsiniz? Her insan farklı bilgi seviyesine sahiptir ve farklı öğrenme stillerini tercih eder. Bu bağlamda makine öğrenimi algoritmasına dayanan uyarlanabilir öğrenme yazılımları kullanarak fayda elde edebilirsiniz.

3. E-Öğrenme Etkinliğini Artıracak Tahminler

Oluşturduğunuz e-öğrenme tabanlı eğitim ne kadar başarılı? Eğitim kullanıcılarınızın ilgisini çekiyor mu? Bu soruların cevabı için genellikle geri bildirimlere güvenir ve eğitimleri katılım üzerinden varsayımlarda bulunuruz. Fakat bu yöntemle de hangi kullanıcıların eğitimi sıkıcı bulup bulmadığından veya eğitimi alırken sorunlarla karşılaşıp karşılaşmadığından emin olamayız. Topladığınız veriler genellikle çoğunluğun görüşlerini dikkate alır, ki bu da kimi zaman mevcut durumun aksini gösterebilir.

4. Kullanıcı Profilleri Oluşturulmasını Sağlar

Profil oluşturma, verilere makine öğrenimi algoritmaları uygulanarak yapılır. Mesela internette gezinirken reklamlar veya ürün önerileri görürüz. Bu öneriler ve reklamlar, önceki aramalarınızdan veya satın alma işlemlerinizden toplanan verilere dayanır. Kullanıcı profili oluşturma da kullanıcının eğitim geçmişi hakkında toplanan veriler kullanılarak yapılır. Kullanıcıların şirket içindeki rolleri, sorumlulukları, ilgi alanları, mesleki gelişim hedefleri vb. gibi veriler de eklenerek daha güvenilir bir profil ortaya çıkarılır. Makine öğrenimi algoritmaları, etkili e-öğrenme sağlamak için toplanan bilgilere dayanan bir model oluşturur.

Kapanış

Makine öğrenimini e-öğrenme programınıza entegre etmek, kullanıcıların içerikle nasıl etkileşime girdiğine dair veri toplamaya olanak tanır. Makine öğrenimi şu tip sorulara yanıt olabilir:

1.     Eğitim içeriği, kullanıcıların anlamak için ek zaman harcamasını gerektiriyor mu?

2.     Formatif değerlendirmedeki soruları cevaplamak için çok vakit harcıyorlar mı?

3.     Bazı slaytları konuya zaten aşina oldukları için mi okumak yerine hızla gözden geçiriyorlar?

Bu tür veriler toplandığında, makine öğrenimi özelliklerine sahip bir LMS, kullanıcıları konu hakkında daha fazla bilgi edinmelerine yardımcı olacak içeriğe otomatik olarak yönlendirebilir. Kullanıcı konu hakkında zaten bilgiliyse, derin öğrenmeyi teşvik eden içerik verebilir. Sonuç olarak, e-öğrenme çok daha başarılı hala gelir.