21世纪的个性化适应性学习
作者:云云老师发布时间:2022-04-24分类:企业培训方案浏览:7473
一百多年来,正规教育一直遵循相同的模式。从幼儿园到大学,故事都是一样的:有些人是“ A”类学生,而另一些人则失败。在固定的时间分配内,有些人掌握材料并获得能力,而另一些人则不同程度地没有。
21世纪的适应性学习
个性化方法的自适应学习,从性能分配开始改变了格局。学习者被认为是熟练或不完全的技能培养,而不是通过或失败,并且需要额外的发展。
支持人工智能(AI)的自适应学习包含这样一个假设:只要有足够的时间和适当的支持,几乎任何人都可以精通。在此模型中,性能是固定的,变量则是时间。
如果我们的目标,是使所有工人都能在21世纪的工作场所取得成功,那么需要重新从根本上考虑,我们在学习上施加的限制。适应性学习计划表明,速度更快的学习者,熟练程度是中位数学习者的两倍,而需要最多帮助的学习者,学习速度大约是中位数学习者的两倍。
通过适应性学习,完成学习的时间因学习者而异,但每个人都能熟练掌握。
个性化学习为竞争环境创造条件
通过个性化的自适应学习,可以创造一个更加公平的竞争环境,所有人都可以充分发挥自己的潜力。但当前大多数L&D模型并未实现通用水平,因为它们不能为学习者提供个性化的帮助。
当L&D程序使用一种自定进度的在线学习方法,该方法允许学习者以自己的速度工作时,它们将无法为那些人提供帮助。仅靠提供足够的学习时间,没有个性化的支持,并不能有效地弥补技能差距。
从理论上讲,讲师可以提供个性化的支持,但从实践角度来看,由于班级规模和内容量的原因,小组环境中的个性化通常会受到影响。不幸的是,关于当前的培训,通过内容是课堂或在线的主要目标,而不是确保每个学习者都能熟练掌握。
对于当今迫切需要新技能的人来说,这种传统方法无法满足要求。根据麦肯锡的研究,由于数字化、自动化和人工智能,多达3.75亿工人(约占全球劳动力的14%)可能需要改变职业(或需要新技能)。
此外,随着“ 智能机器 ” 普遍应用于工作场所,几乎每个人的工作方式都可能发生变化。
自适应再训练
再培训不仅对工人有帮助,并且对依靠雇佣的雇主也有利。现在,普遍的技能短缺使组织对现有员工的再培训,变得更具优势和成本效益。
适应性学习特别适合于培训完成工作所需的技术“硬”技能和“软”技能,如沟通、批判性思维、协作和创造力。通过个性化方法,自适应学习系统可以适应每个学习者,并侧重于每个人胜任工作需要提高的能力。
这种方法不仅使学习者更感兴趣,而且对组织更有效和更具成本效益。对于公司的L&D而言,这种效率转化为一种能力,使员工能够花更少的时间来提高自己的技能和熟练程度。每个人都有更多机会精通新职位,通过更多的工作机会来增加成功机会。
为满足21世纪工作场所的需求,每个人都必须可以胜任其他工作,而不仅仅是某些人。随着机器的普及、接管大多数工作任务,并完全消除一些工作,必须要为全体工人配备更高水平的技能。
这是一个艰巨的任务,但完全在掌握之中,这要归功于自适应学习能够大规模提供个性化方法的能力。