تخصيص مسارات التعلم باستخدام جسر الذكاء الاصطناعي ونظام إدارة التعلم
يعد الذكاء الاصطناعي (AI) وأنظمة إدارة التعلم (LMSs) من التقنيات التي تعمل على تغيير كيفية تدريب المؤسسات للمواهب وتطويرها. هناك تآزر طبيعي بين الذكاء الاصطناعي وأنظمة إدارة التعلم التي يمكن الاستفادة منها لتعزيز التعلم والأداء في مكان العمل. ستقدم هذه المقالة نظرة عامة على قدرات الذكاء الاصطناعي المهمة، وتناقش دور منصات LMS، وتوضح كيف يمكن لدمج الذكاء الاصطناعي وأنظمة إدارة التعلم أن يبني جسرًا لتنمية المواهب الأكثر تكيفًا وتخصيصًا.
نظرة عامة على قدرات الذكاء الاصطناعي
يشمل الذكاء الاصطناعي مجموعة من التقنيات، بما في ذلك التعلم الآلي ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP) ورؤية الكمبيوتر والتعرف على الكلام والمزيد. تشمل القدرات الأساسية ذات الصلة بالتعلم والتطوير ما يلي:
- التعلم التكيفي
يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل أداء المتعلم وتفضيلاته لإنشاء مسارات تعليمية مخصصة تتكيف مع كل فرد. وهذا يوفر تجربة أكثر تخصيصًا. - التدريس الذكي
يمكن لمدرسي الذكاء الاصطناعي تقديم تلميحات وتفسيرات وملاحظات مثل المعلمين البشريين. إنهم “يفهمون” احتياجات المتعلم ويمكنهم تعديل الاستراتيجيات وفقًا لذلك. - وكلاء المحادثة
تقوم Chatbots والمساعدون الافتراضيون بإنشاء حوارات طبيعية على نطاق واسع لتوجيه المتعلمين أو الإجابة على الأسئلة أو توفير التدريب. تتيح البرمجة اللغوية العصبية إجراء محادثات سلسة. - أتمتة التقييم
يستطيع الذكاء الاصطناعي تصنيف الواجبات والاختبارات تلقائيًا، وتقديم تعليقات مخصصة، وتحديد الفجوات المعرفية. وهذا يقلل من عبء عمل المعلم. - تحليلات المتعلم
يوفر التحليل المتطور لأنماط المشاركة ومعدلات الإنجاز والمكاسب المعرفية والمزيد نظرة ثاقبة لفعالية التعلم. تجد نماذج الذكاء الاصطناعي الاتجاهات وتتنبأ بالاحتياجات المستقبلية.
وتتمثل الفائدة الأساسية في أن الذكاء الاصطناعي يمكّن تجارب التعلم من أن تكون أكثر استجابة وتفاعلية وتخصيصًا لكل موظف.
دور أنظمة إدارة التعلم
نظام إدارة التعلم (LMS) هو عبارة عن منصة برمجية تدير التعلم الرقمي. تشمل إمكانيات نظام إدارة التعلم (LMS) الرئيسية ذات الصلة بتنمية المواهب ما يلي:
- إدارة كتالوج الدورة
قم باستضافة مكتبة من الدورات التدريبية ومقاطع الفيديو ووحدات التعليم الإلكتروني والمحتوى الآخر الذي يحتاج الموظفون إلى تعلمه. - إدارة المتعلم
تسجيل المتعلمين، وتتبع الإنجازات، وتحميل المهارات/الكفاءات، وإدارة سجلات التعلم. - التعلم المختلط
دعم التدريب المختلط عبر الإنترنت وبدون الاتصال بالإنترنت من خلال الدورات التدريبية الافتراضية التي يقودها المعلم. - التقييم/الاختبار
أنشئ اختبارات عبر الإنترنت واحصل على الدرجات ومعدلات النجاح وحالة الشهادة. - الإبلاغ
قم بتحليل تحليلات المشاركة، وتحديد الفجوات في المهارات، وقياس الأداء، وعرض عائد الاستثمار.
باختصار، توفر منصات LMS البنية التحتية لتنظيم وتقديم وتحليل التعلم التنظيمي. ومع ذلك، فإنهم يفتقرون عمومًا إلى الذكاء ويكافحون من أجل توفير التعلم التكيفي. هذه هي الفجوة التي يمكن أن تساعد قدرات الذكاء الاصطناعي في سدها.
بناء جسر بين الذكاء الاصطناعي ونظام إدارة التعلم (LMS) لتنمية المواهب
يؤدي دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع منصات LMS إلى إنشاء جسر قوي يلبي أهداف التعلم والموهبة على نطاق واسع عبر القوى العاملة العالمية. بعض الأمثلة تشمل:
- مسارات التعلم الشخصية
يقوم محرك توصيات الذكاء الاصطناعي بتحليل ملفات تعريف الموظفين والتعلم السابق والأدوار والتقييمات لإنشاء رحلات تعليمية مخصصة تتوافق مع احتياجات مهاراتهم تلقائيًا. يقوم نظام LMS بإدارة وتتبع الإكمال. - مساعدو التدريب الافتراضي
يقوم مدربو chatbot الذكي داخل منصة LMS بالإجابة على أسئلة المتدربين وتقديم التوجيه وإجراء جلسات التدريب اللفظي والمزيد في جميع الأوقات. وهذا يكمل المدربين البشريين. - ردود الفعل التلقائية للمهمة
يمكن تقييم المقالات أو أعمال المشروع أو العروض التقديمية المقدمة من خلال نظام إدارة التعلم (LMS) وانتقادها تلقائيًا باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. يتلقى المتعلمون تعليقات تكوينية سريعة للتحسين بشكل متكرر. - التحليلات التنبؤية
تجمع تقنيات استخراج بيانات الذكاء الاصطناعي المتقدمة بين بيانات نشاط التعلم والمبيعات أو الإنتاجية أو مقاييس مكان العمل الأخرى. تحدد النماذج التنبؤية ما هو التعلم الأفضل الذي يعزز الأداء أثناء العمل وتوقعات المواهب.
توضح هذه الأمثلة الأربعة الفرصة الهائلة عند تقاطع منصات الذكاء الاصطناعي ونظام إدارة التعلم. يعمل الذكاء الاصطناعي على رفع مستوى تجربة التعلم لتحقيق قدر أكبر من المشاركة والاحتفاظ بالمعرفة وتأثير الأعمال، في حين توفر أنظمة إدارة التعلم الأساس والتحليلات القابلة للتطوير لمواصلة تطوير برامج التعلم المؤسسي.
نصائح التنفيذ في العالم الحقيقي
بالنسبة للمؤسسات التي تستكشف أفضل السبل لتسخير التآزر بين الذكاء الاصطناعي ونظام إدارة التعلم لتنمية المواهب، تتضمن بعض النصائح العملية ما يلي:
- اتبع نهج MVP التكراري
حدد نقطة الضعف الأساسية لدى المتعلم وقم بتجربة حل الذكاء الاصطناعي المستهدف والمتكامل مع نظام إدارة التعلم (LMS) الخاص بك. استخدم دورات سريعة من تعليقات المستخدمين وتقييمهم وتحسينهم. - تطوير الذكاء الاصطناعي المختلط والاستراتيجيات البشرية
الحفاظ على المدخلات الإبداعية البشرية والذكاء العاطفي عند الحاجة. وينبغي للذكاء الاصطناعي أن يعزز تنمية المواهب، وليس أن يحل محلها بالكامل. - تدقيق محاذاة ميزات LMS
مسح أصحاب المصلحة حول أوجه القصور الحالية في نظام إدارة التعلم (LMS) والتحديات التي يمكن للذكاء الاصطناعي التخفيف منها. تأكد من أن استثمارات الذكاء الاصطناعي تتوافق مع فجوات التعلم الفعلية في مكان العمل. - تنمية التعاون متعدد الوظائف
يجب على تكنولوجيا المعلومات وPeople Ops وقادة وحدات الأعمال قيادة خطط تكامل الذكاء الاصطناعي ونظام إدارة التعلم معًا. تعزيز التوافق والملكية المشتركة. - الحفاظ على الأمن السيبراني الصارم
تحتوي منصات الذكاء الاصطناعي ونظام إدارة التعلم على بيانات حساسة للموظفين، مثل مقاييس الأداء أو التقييمات السابقة. تعد الدفاعات الفنية القوية وسياسات الحوكمة بشأن حالات استخدام البيانات المسموح بها أمرًا إلزاميًا.
خاتمة
في بيئة الأعمال المعولمة شديدة التنافسية اليوم، أصبح تطوير قدرات القوى العاملة مصدرًا رئيسيًا للميزة التنافسية. يمكن لدمج نقاط القوة التكميلية لتقنيات الذكاء الاصطناعي ونظام إدارة التعلم أن يسد الفجوة بين التدريب المخصص والتفاعلي وتجارب التعلم المستمرة والشخصية التي ترفع مستوى برامج تنمية المواهب.
