Consiglio basato sull’intelligenza artificiale

Panoramica overview

Adobe Learning Manager include una pagina principale dell’Allievo, moderna, maggiormente basata sui contenuti e personalizzata in base alle sue preferenze. I consigli per l’apprendimento basati sull’intelligenza artificiale mirano a migliorare il coinvolgimento degli allievi e a identificare e ad affrontare le lacune.

L’algoritmo di raccomandazione è progettato per raccogliere più fonti di input, tra cui i dati di settore sui ruoli di lavoro, i titoli e le descrizioni che Adobe ha ricavato dai propri partner. Questi dati vengono quindi utilizzati per addestrare gli algoritmi dell’intelligenza artificiale degli Adobi in modo che Learning Manager possa creare una mappa in grado di collegare le competenze allineate al settore a titoli e/o designazioni professionali. Questo diventa un input dell’algoritmo di raccomandazione

Learning Manager utilizza quindi algoritmi di modellazione degli argomenti per analizzare i contenuti della formazione all’interno di un account e associarli alle competenze.

Learning Manager utilizza i dati delle attività dei colleghi come un altro segnale per guidare l’algoritmo di raccomandazione in modo personalizzato. Qui vengono utilizzate attività come l’iscrizione, il completamento e qualsiasi feedback esplicito fornito dagli allievi.

Inoltre, Learning Manager utilizza informazioni esplicite e implicite raccolte dai singoli Allievi per personalizzare ulteriormente i consigli. Un Allievo potrà indicare le proprie aree di interesse esplicitamente attraverso le iscrizioni e Learning Manager riceverà queste informazioni implicitamente in base a come poi l’Allievo inizia a frequentare i corsi di formazione.

Infine, l’Amministratore potrà anche influenzare l’algoritmo di raccomandazione utilizzando gli attributi dell’Allievo che Learning Manager dovrebbe considerare durante la definizione dei gruppi di colleghi, nonché mettendo concretamente in evidenza i corsi di formazione per gruppi di utenti specifici.