1. 인공지능
여러 설문 조사에 따르면 인공 지능 (AI)은 계속 성장하고 있으며
앞으로 수년 동안 기술 분야의 1 위 트렌드가 될 것입니다.
사람들이 콘텐츠 및 지원에 액세스하는 데 도움이 될 것이므로
많은 많은 사람들이 인공지능(AI)에 관심을 두고 있습니다.
우리는 AI가 중요한 트렌드라고 굳게 믿습니다.
불과 몇 년 전에 사람들이 수행 한 여러 가지 일상적인 작업을 자동화하는 데
점점 더 많이 사용되고 있어 보다 고도의 사고 능력을 필요로 하는 작업에 집중할 수 있게 되었습니다.
가장 큰 경향 중 하나는 프로세스 기반의 자동화입니다.
디지털 학습 분야에서는, 인공지능은 2021년 이후에 완수해야 할 큰 역할이 있습니다.
학습 경험을 개인화하고 수강한 과정에 대해 데이터 및 보고서를 해석해야 하며,
더 나은 권장 사항을 만드는 데 도움이 됩니다.
2. 학습 분석
학습 분석은 빅 데이터가 교육에서 기존의 정량적 방법과 만나는 곳입니다.
정부, 대학, 시험 기관 및 Massive Open Online Course 제공 업체는
학습자와 학습 방법에 대한 데이터를 수집하고 있습니다.
그러나 학습자의 진정한 의도를 포착하는 데 도움이 된 도구,
방법 및 알고리즘이 출현하기 전까지는 대부분 미개발 상태였습니다.
학습 분석은 학습자 성과의 주요 지표를 측정하는 데 도움이되고
학습자가 자신의 강점과 개선 영역을 이해하는 데 도움이됩니다.
학습 분석은 디지털 매체를 통해 더 많은 학습이 발생함에 따라
2021년에 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.
3. 맞춤형 학습
딘순한 용어로 개인화 된 학습은 학습자의 선택과 성과에 따라
학습 콘텐츠와 활동을 제공하는 것을 의미합니다.
학습자가 선택한 학습 모듈을 수강 할 수 있도록 사전 평가 또는 이전 선택을 기반으로 한
권장 학습 경로와 함께 학습 경로가 사용됩니다.
우리는 개인화 된 학습이 앞으로 최고의 트렌드가 될 것이라고 생각합니다.
학습의 필수적인 형태로 향후 몇 년 동안 관련된이슈를 만들 것이라 예상합니다.
4. 적응 학습
적응형 학습에서 학습의 개인화는 알고리즘,
신뢰 기반 평가 및 교육에 대한 역량 매핑을 사용하여 발생합니다.
적응형 학습을 통해 직원은 유연한 학습 일정을 가질 수 있고,
학습자는 학습 경로를 선택할 수 있습니다.
학습자는 자신의 속도에 맞게 콘텐츠에서 배울 수 있으므로
직원들은 교육을 완료해야 할 과제가 아닌 기회로 생각합니다.
적응형 학습은 학습자가 올바른 복용량과 간격으로 올바른 지식을 얻을 수 있도록합니다.
적응형 학습은 2021년 이후에 주요 트렌드가 될 것입니다.
감사합니다.
