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Adobe Learning Manager 추천

Last update: Fri Jul 26 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Adobe Learning Manager에 강의에 대한 새롭게 개선된 추천 시스템을 도입했습니다. 이 추천 기능은 AI 알고리즘과 제품, 역할, 레벨 등 사용자의 관심사를 활용해 개인화된 콘텐츠 추천을 제공한다.

새로운 추천 시스템을 사용하면 학습자가 개인화된 추천을 받을 때 선택할 수 있는 사용자 정의 매개 변수를 생성할 수 있습니다. 이러한 추천은 학습자의 홈페이지 피드에 강의, 학습 경로 및 인증으로 표시됩니다.

이 기능을 시작하려면 책임자 앱에서 이 기능을 활성화해야 합니다.

권장 사항 활성화 및 구성

  1. 강의 및 사용자 데이터를 업로드합니다(선택 사항).

  2. 변경 사항을 실시간으로 적용합니다.

  3. 권장 사항을 활성화하고 구성한 후 작업을 시작하기 위한 권장 사항을 위해 Adobe Learning Manager에 데이터를 업로드합니다. 이 데이터는 다음과 같이 구성됩니다.

    • 강의 데이터
    • 사용자 데이터(선택 사항)

강의 평가 알고리즘

추천 엔진의 핵심은 Learning Manager의 새로운 강의 순위 알고리즘 ​에 의해 제어됩니다. 이 알고리즘은 5천만 개의 데이터 포인트와 5년간의 누적 학습 데이터를 수백만 명의 사용자에게 사용하여 등록 가능성에 따라 강의 순위를 지정합니다. 이 평가는 등록 가능성이 가장 많은 강의가 학습자 앞에 표시되도록 합니다.

주요 용어

Learning Manager의 새로운 AI 기반 추천 엔진은 학습자에게 개인화된 경험을 제작하기 위해 구성 가능한 매개변수 기반 추천 시스템을 학습 리더에게 제공합니다.

매개 변수는 제품/항목, 역할 및 수준 ​입니다. 또한 이러한 매개 변수의 이름을 필요에 맞게 변경할 수 있습니다. 그래서 '상품'이 '주제'가 될 수도 있고 '역할'이 '지역'이 될 수도 있다.

추천 시스템 설정

Adobe Learning Manager의 새로운 추천 엔진은 고객/파트너와 연계된 제품 및 역할에 대한 데이터를 일반적으로 관리자가 사용할 수 있기 때문에(예: 구매 레코드에서) 맞춤화된 추천 설정과 관련된 관리자 작업 과정을 단순화합니다.

새 추천 엔진 설정에는 주로 세 가지 워크플로우가 포함됩니다.

  • 책임자
  • 작성자
  • 학습자

책임자는 계정의 제품, 역할 및 레벨 매개 변수 값을 구성합니다. 예를 들어, 은행을 주 고객으로 하는 IT 솔루션 공급업체는 "Product" 매개변수를 Payment Gateway, Secure Cloud Storage, Fraud Detection System, Trading Platform 등의 값을 갖도록 구성하고 "Role" 매개변수를 Integration Specialist, Network Administrator, Risk Analyst, Compliance Officer 등의 값을 갖도록 구성할 수 있습니다.

관리자에게는 추천 엔진을 최적으로 설정하고 계정의 사용 사례에 따라 엔진을 사용자 정의할 수 있는 Learning Manager의 안내 작업 과정이 제공됩니다. 또한 책임자는 일회성 CSV 업로드를 통해 PRL 추천을 설정하는 옵션도 사용할 수 있습니다.

  1. 관리자 앱에서 Recommendations ​을(를) 선택합니다.

    관리 앱에서 Recommendations 선택

    Recommendations 옵션 선택

  2. 업그레이드 ​를 클릭합니다.

    새 시스템으로 업그레이드

    업그레이드 옵션 선택

  3. 계속 ​을 클릭하여 새 추천 시스템으로 업그레이드합니다.

  4. 제품 및 역할에 대한 추천 매개 변수를 생성합니다.

    매개 변수 만들기
    추천에 대한 매개 변수 만들기

  5. 더 많은 값 추가 ​를 클릭합니다.

  6. 제품을 추가합니다. 제품의 이름을 입력하고 Enter 키를 누릅니다.

    시작하려면 최소 두 개 이상의 제품을 추가해야 합니다.

    제품 추가
    제품 추가

  7. 역할을 추가합니다. 역할의 이름을 입력하고 Enter 키를 누릅니다.

    역할 추가
    역할 추가

  8. 계속 ​을 클릭합니다.

    이제 제품 및 역할이 매개변수 목록에 표시됩니다.

    제품 및 역할
    제품 및 역할 목록

데이터 준비

권장 사항이 제대로 작동하려면 사용자 관심 데이터, 제품, 역할 및 수준을 업로드해야 합니다.

데이터 업로드 옵션

추천 기능은 구성이 가능합니다. 따라서 제품/역할/레벨 대신 주제/역할/레벨을 사용하거나 제품/주제만, 역할만, 제품/주제 및 역할만, 역할-레벨만 또는 제품-레벨만 옵션 중 하나를 선택할 수 있습니다.

선택한 추천 구성에 따라 데이터 시트를 수정합니다.

다음 섹션에서는 제품, 역할 및 레벨 사용의 가장 광범위한 옵션에 관해 설명합니다.

책임자는 미리 정해진 형식으로 사용자 데이터를 업로드해야 합니다. 업로드된 데이터는 추천 알고리즘에 반영되므로 학습자는 자신의 역할 및 레벨에 따라 적합한 강의에 대한 추천을 받을 수 있습니다.

필수 구성 요소

추천이 작동하도록 데이터를 업로드하려면 사용자 및 RecommendationLO CSV의 제품, 역할 및 레벨을 채우십시오.

데이터 준비 연습의 일부로 두 개의 CSV 템플릿을 제공합니다.

RecUser.csv

  • 사용자 ID
  • 제품
  • 역할
  • 레벨(초급, 중급 또는 고급)

다음은 csv 형식의 레코드 예입니다.

사용자 ID
제품
역할
레벨
123
데이터 사이언스
분석가
분석가: 중급
456
항공 우주 공학
기술자
기술자: 고급

RecLO.csv

  • 강의/학습 경로
  • 교육 유형
  • 교육 이름
  • 제품
  • 역할
  • 레벨
  • 태그
  • 스킬

다음은 csv 형식의 레코드 예입니다.

교육 ID
교육 유형
교육 이름
제품
역할
레벨
태그
스킬
111
강의
Python 101
데이터 사이언스
분석가
분석가: 중급
데이터
일반
222
강의
Julia 101
데이터 사이언스
분석가
분석가: 고급
데이터
일반

해당 CSV를 채우고 고객 성공 팀에 연락하여 형식을 다운로드하고 해당 CSV를 업로드하십시오.

추천을 실시간으로 표시

두 CSV가 모두 업로드되었으면 라이브 실행을 클릭합니다. 그러면 새로운 추천 시스템이 학습자에게 표시됩니다.

라이브로 이동
실시간으로 추천

이제 학습자가 추천 시스템을 사용할 수 있습니다.

매개 변수 편집

  1. 매개 변수 목록에서 3개 점으로 표시되는 아이콘을 선택하고 매개 변수 이름 편집 ​을 선택합니다.

    매개 변수 편집

  2. 매개 변수 이름을 변경하고 저장 ​을 클릭합니다.

    결과
    매개 변수 편집

매개 변수 삭제

관리자는 점 세 개 아이콘을 클릭하고 매개 변수 삭제 ​를 선택하여 매개 변수를 삭제할 수 있습니다. 책임자는 매개 변수가 학습 개체에 연결되지 않은 경우 삭제할 수 있습니다. 연결된 경우 매개 변수만 숨길 수 있습니다. 그러나 권장 사항이 작동하려면 두 개 이상의 매개 변수가 필요하므로 마지막 두 매개 변수를 숨길 수는 없습니다.

매개 변수 삭제
매개 변수 삭제

강의 설정 페이지

강의 설정 페이지에는 제품 및 역할에 대한 추천이 나열됩니다. 학습자가 해당 제품 및 역할에 관심을 표시한 경우 이 강의를 추천합니다.

이미지 설정
강의 설정 페이지

학습자 보기

PRL 기반 추천이 설정된 계정의 경우 학습자가 학습 플랫폼에 로그인하면 학습자는 안내 워크플로우를 통해 제품, 역할 및 레벨 환경 설정에 기반한 추천을 설정할 수 있습니다. 그러면 추천 엔진이 분석할 학습자 프로필이 생성됩니다.

새로운 추천 시스템으로 전환한 계정의 학습자는 추천 강의와 교육을 볼 수 있습니다.

학습자는 다음을 확인할 수 있습니다.

  • 제품, 역할 - 레벨: 학습자에게 제품과 역할, 선택한 각 역할의 레벨을 차례로 선택하라는 메시지가 표시됩니다
  • 제품 - 레벨: 학습자에게 제품과 선택한 각 제품의 레벨을 차례로 선택하라는 메시지가 표시됩니다
  • 역할 - 레벨: 학습자에게 먼저 역할을 선택한 다음 선택한 각 역할에 대한 레벨을 선택하라는 메시지가 표시됩니다.
  • 제품 및 역할: 학습자에게 제품과 역할을 차례로 선택하라는 메시지가 표시됩니다.
  • 제품: 학습자에게 제품만 선택하라는 메시지가 표시됩니다.
  • 역할: 학습자에게 역할만 선택하라는 메시지가 표시됩니다.

왼쪽 패널에서 추천을 선택하면 학습자에게 추천을 설정하는 팝업이 표시됩니다.

설치 권장 사항
학습자가 추천 설정

추천 설정을 클릭하면 학습자가 제품 선택 팝업으로 이동합니다.

제품 선택 팝업
제품 선택

그런 다음, 다음 팝업에서 학습자가 역할을 선택할 수 있습니다.

역할 선택
역할 선택

그러면 학습자가 레벨을 추가할 수 있습니다.

수준 추가
수준 선택

학습자 앱에서의 학습 스트립

학습자는 앱에서 다음의 스트립을 확인할 수 있습니다.

  • 내 학습 스트립
  • 달력, 소셜 및 게임화 위젯이 있는 스트립
  • 내가 저장한 항목 스트립
  • 관련성이 매우 높은 스트립
  • 제품 스트립 - 1
  • 제품 스트립 - 2
  • 검색 스트립
  • 책임자 추천 스트립
  • 카탈로그 스트립별로 탐색

내 학습 스트립의 카드

스트립 카드 학습
학습 중인 카드

각 카드에는 등급과 카드 이미지, 제목, 스킬, 게시 날짜, 작성자, 지속 시간, 진행률 표시줄 및 계속 또는 탐색 단추가 있습니다.

내 스트립으로 저장된 카드

저장된 카드
저장된 카드

각 카드에는 등급과 카드 이미지, 제목, 스킬, 게시 날짜, 작성자, 지속 시간, 진행률 표시줄 및 시작 또는 탐색 또는 계속 또는 재방문 단추가 있습니다.

학습자가 강의를 시작한 후에는 카드에 진행률 표시줄이 표시되지 않습니다. 학습자는 강의 저장을 취소할 수도 있습니다.

슈퍼 관련 스트립의 카드

관련 스트립 카드
관련 카드

각 카드에는 등급과 카드 이미지, 제목, 스킬, 게시 날짜, 작성자, 지속 시간, 진행률 표시줄 및 시작 또는 탐색 또는 계속 또는 재방문 단추가 있습니다.

학습자가 강의를 시작한 후에는 카드에 진행률 표시줄이 표시되지 않습니다.

메뉴에는 두 가지 옵션이 있습니다. 저장 및 권장하지 않음. 학습자가 저장 ​을 클릭하면 강의가 '내가 저장한' 스트립에 저장됩니다. 학습자가 추천 안 함 ​을 클릭하면 권장 교육이 목록에서 제거됩니다.

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