高等教育における人工知能の時代は、教育におけるAIのトレンドを認識するのに十分なほどここにあります。 では、スマートな組織がよりスマートになるためにはテクノロジーをどのように活用すればいいのでしょうか？

 高等教育機関の管理者であれば、AIを教育機関の目標達成のためにどのように活用するのがベストか悩むかもしれない。 学習のパーソナライズ化、コンテンツへのアクセスの向上、管理の改善、学習モデルの革新など、AI技術の活用はリーダーにとって最重要課題だ。

 ここでは、AIが高等教育に与える5つの影響について紹介する。

1. 学生の定着を支援する予測AI

高等教育は長い間、入学者数の減少に苦しんできた。 しかし、入学に次ぐ優先事項がある。 する 完了に向けて登録する。 AIはどう役立つか？

教育機関は今、AIを活用してリテンションの取り組みを進めることができる。 例えば、予測モデリングは、データ分析を生成的AIソリューションに統合し、リスクのある学生に対するキャンパス全体の洞察を予測する。

そのようなソリューションの1つであるAIBLEは、以下のような学校を支援している。 ノバ・サウスイースタン大学は、学生の定着率を向上させ、学生の福利厚生を最適化する。.このソリューションは学生データを分析し、管理者が退学する可能性の高い学部生を特定できるようにする。

留年への介入は従来、反応的なものであった。つまり、支援が必要であることが明らかになってから、必要な学生を支援するものであったが、予測分析はこれを逆転させる。 その代わり、管理者は積極的になることができる。 そしてそれは、手遅れになる前にサポートの前に出ることを意味する。

2. 独自の学習の旅と成果を生み出す教育におけるAIのトレンド

ますます多様化する教育の世界では、学習に対する画一的なアプローチはもはや十分ではない。 そしてそれは、学習方法だけでなく、個々の生徒の目標や嗜好についても言えることだ。

パーソナライズされた学習体験の設計者であるAIの登場だ。 エンゲージメントから学習完了、学習内容に至るまで、個々の生徒のデータを分析することにより、生徒の学習意欲を向上させることができる。世界の教育界のリーダーたちは、AIエンジンがインフラを構築すると予測している。代替資格と、より小規模でモジュール化されたコンテンツ体験との接点を理解するのに役立つ」。

そのようなエンジンは、ニュアンスの異なるラーニング・ジャーニーを生み出すかもしれない。 例えば、マイクロ・クレデンシャルは、この傾向をサポートするために成長することができる。 AIエンジンが学生一人ひとりの心に響くコンテンツやコースパスを作ることができれば、教育機関もより最適で多様なレベルの成功を導くことができるだろう。

3. アクセシビリティを向上させるAI生成コンテンツ

教育は権利であるべきで、特権ではない。 AIはこの使命の最前線にあり、より包括的な学習環境を構築するために、さまざまな学習者に対応するテクノロジー・ツールを提供している。

 言葉の壁から多様な学習ニーズまで、学習上の課題を抱える生徒にとって、AIは教室を平準化し、すべての生徒が公平に成功を手にできるよう支援することができる。 

 リアルタイム・キャプション・ツールPanoptoのAIを搭載した動画用言語キャプションのように-多様な背景を持つ世界中の学生が、シームレスにビデオコンテンツに参加できるようにする。 障害のある生徒には、音声読み上げやテキスト読み上げのようなツールがギャップを埋めるのに役立つ。

柔軟な非同期学習とデジタルコンテンツにより、アクセシビリティが向上し、 教育学が学習のためのユニバーサルデザインフレームワークに移行します。 AIを活用してすべての学習者がコンテンツにアクセスできるようにすることで、教育機関は今日のアクセシビリティのニーズを満たすことができます。

4. 従来の教室を再考する没入型AI

古典的な教室モデルがAIによって一新されようとしている。 AIを搭載したプラットフォームは、以下のような没入型の体験を提供する。 バーチャルラボ 生徒が模擬学習環境を探索できるようにする。 

また、AIは、学生がいつでもどこでも必要な支援を受けられるようにします。 たとえば、24/7 AI家庭教師 24時間体制の学業サポートを提供し、学生が必要なときにいつでも支援を受けられるようにしている。 

学習の未来は単なるデジタルではなく、インテリジェントで、インタラクティブで、驚くほど革新的なものだ。 教室の壁を越えて、AIは教育の可能性の地平を広げている。

4. データドリブンな意思決定

情報化時代には、データに基づいた意思決定が可能になる。 生徒の成果と成績を向上させる.AIは膨大な生徒のデータをふるいにかけ、最終的にカリキュラムを最適化するために使用できるパフォーマンス傾向に関する洞察を提供することができます。 

 生徒からのフィードバックや世界的な学術動向を分析することで、AIは、生徒がLMSのコンテンツにどれくらいの頻度で、どれくらいの時間関わるかを追跡し、学習教材の修正を提案することができる。 このような洞察により、生徒のニーズに基づいてコースを微調整し、特別な支援が必要な学習者を迅速に発見し、個人に合わせた成果を上げることができる。

よりスマートな機関の未来

高等教育にとって、AI革命は単なる新しいトレンドではなく、成果の向上、管理の合理化、より包括的な学習環境を約束する根本的な転換である。 

それを受け入れるかどうかで、単に追いすがるか、あるいは前進するかが変わるかもしれません。

 

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