adaptacyjne ścieżki nauki. warstwa nakładana na twój istniejący lms, która zmienia kolejność lekcji dla każdego ucznia na podstawie pytań, na które odpowiedział źle. ten sam kurs, ci sami instruktorzy. kolejność zmienia się dla każdego uczącego się, dzięki czemu słabe punkty są omawiane, zanim kohorta przejdzie dalej.
oto problem, który to rozwiązuje. 4-miesięczna kohorta zaczyna ze 120 uczącymi się, a kończy z 74. osoby, które rezygnują, rzadko zawodzą już pierwszego dnia. zostają w tyle przy module 3, nigdy nie nadrabiają zaległości i po cichu przestają się pojawiać przy module 6.
możesz to naprawić większą liczbą godzin instruktora albo naprawić kolejność. adaptacyjne ścieżki dobierają kolejność. kiedy uczący się myli dwie odpowiedzi dotyczące złączeń sql, następną rzeczą, którą widzi, jest lekcja wyrównawcza o złączeniach, a nie kolejny zaplanowany wykład.
#czy ai może zwiększyć ukończenie kohorty bez zatrudniania nowych instruktorów?
czy ai dla spersonalizowanych ścieżek nauki wymaga nowej kadry dydaktycznej?
nie. adaptacyjne ścieżki nauki zmieniają kolejność twoich istniejących lekcji w oparciu o błędne odpowiedzi każdego ucznia, dzięki czemu trafia on na materiał wyrównawczy, zanim zostanie w tyle. instruktorzy, materiały i lms pozostają te same. zmieniasz kolejność podawania lekcji, a nie zwiększasz zatrudnienie czy przebudowujesz kurs.
dźwignią jest kolejność, nie ilość. większość dyrektorów programowych ma już wystarczająco dużo dobrych materiałów. brakuje im sposobu, żeby podać je we właściwej kolejności — inaczej dla ucznia, który zmaga się w piątym tygodniu, a inaczej dla tego, który radzi sobie bez wysiłku.
robiliśmy już coś w tym stylu. stennir zbudował rozszerzenie lms dla firmy edukacyjnej online prowadzącej 4-miesięczne kohorty, gdzie automatyzacja oparta na rubrykach skróciła czas oceniania na kohortę o 70%, przy niezmienionym nps dla jakości pracy instruktorów. ten sam typ klienta, ten sam wzorzec rozszerzenia lms, do którego podłącza się adaptacyjne sekwencjonowanie. więcej o tym, jak prowadzimy takie projekty, znajdziesz na stronie consultancy.
#czy musimy przebudować nasz lms, żeby to zrobić?
nie. to jest budowane na bazie lms, którego już używasz. thinkific, teachable, canvas, moodle. łączymy się przez integracje lti, pakiety scorm albo bezpośrednie api, w zależności od tego, co obsługuje twoja platforma.
twój lms pozostaje głównym systemem danych. zapisy, płatności, oceny i certyfikaty się nie przenoszą. warstwa adaptacyjna odczytuje, na które pytania uczący się odpowiedział źle, i zmienia kolejność podawanych lekcji. nie ingeruje w strukturę kursu ani w rozliczenia.
we are
stennir buduje warstwę adaptacyjną, która zmienia kolejność twoich własnych lekcji w oparciu o błędne odpowiedzi każdego ucznia, pozostawiając twoim instruktorom i rubrykom decyzję o tym, co oznacza opanowanie materiału.
we aren't
stennir nie sprzedaje ogólnego chatbota-korepetytora, który odpowiada uczniom za pracę domową i pomaga im ominąć naukę, której chcesz ich nauczyć.
#co zmienia się na co dzień dla dyrektora programowego?
- uczący się, którzy nie opanują danego zagadnienia, dostają zaraz lekcję wyrównawczą, a nie dopiero trzy moduły później, kiedy już się wypisali w głowie.
- widzisz, które lekcje powodują najwięcej błędnych odpowiedzi w całej kohorcie, dzięki czemu naprawiasz najsłabszą lekcję jako pierwszą, zamiast zgadywać.
- instruktorzy nadal oceniają według tej samej rubryki. sekwencjonowanie odczytuje te wyniki, ale ich nie zmienia.
- wskaźniki zdawalności i ukończenia są mierzone dla każdej kohorty względem twojego punktu odniesienia, więc wiesz, czy zmiana kolejności się opłaciła.
sens mierzenia dla każdej kohorty to uczciwość. jeśli adaptacyjne ścieżki nie zwiększają ukończenia dla twojego konkretnego kursu, powinieneś zobaczyć to już po jednej kohorcie i móc to wyłączyć. wolimy pokazać ci liczbę, niż sprzedać ci pomysł.
uczniowie, którzy rezygnują, to nie ci, którzy oblewają pierwszy quiz. to ci, którzy nigdy nie dostali drugiego wyjaśnienia tematu, którego nie zrozumieli.
jeśli twój zespół potrzebuje też pomocy w tym, żeby instruktorzy swobodnie odczytywali te sygnały, nasz dział training prowadzi stronę wdrożeniową, a więcej opisów tego typu przypadków znajdziesz w journal.
jesteśmy nową firmą i pracujemy w prosty sposób. określamy zakres jednego kursu, łączymy się z twoim istniejącym lms, uruchamiamy adaptacyjne sekwencjonowanie na kolejnej kohorcie i porównujemy wskaźniki ukończenia i zdawalności z twoim punktem odniesienia. jeśli prowadzisz firmę oferującą kursy online, bootcamp albo wewnętrzny zespół l&d i chcesz sprawdzić, czy zmiana kolejności poprawi twoje liczby, umów 30-minutową rozmowę wstępną i przynieś dane jednej kohorty.