AI教育:在KEA的产品管理总监采访Harish Agrawal

Harish Agrawal是董事和全球产品负责人 kea. , 一个 魔术埃德修机 专注于教育和培训部门的产品,为发布和部署学习内容提供交互式数字解决方案。

在这次采访中,Agrawal先生分享了他建立AI驱动的学习平台的经验,这些平台可以从K-12教育到企业培训的所有年龄段和教育工作者和教育出版商受益。 

这次采访一直是 2019年AI为教育倡议提供。


你的背景是什么,你是如何参与kea的?

随着高级计算的教育背景,我在矛头开发大型企业软件产品的发展中拥有超过20年的经验,从成立阶段到最终推出和营销。现在,作为KEA的产品负责人,我一直在管理重新定义教育和企业培训的数字学习产品的发展,战略,路线图。魔术一直在学习和教育空间近30年,我们了解今天的学习者的需求以及企业面临的挑战。 

我们开发了创新,下一代,AI驱动的学习体验平台(LXP),KEA。我们建造了魔法盒™的成功,我们 基于云的SaaS和移动平台 专注于K-12教育。 MagicBox™已经拥有超过300万用户,登录了超过500万的学习时间。我们相信KEA将数字学习进入下一代,成为世界上第一个常见的学习平台。

谁是kea的客户,你如何为他们创造价值? AI如何利用您的产品?

kea. 针对金融气和医疗保健公司。大多数公司正在以真正敏捷的方式推出新产品和更改现有产品,今天的LMS和L&D团队不会因产品推出和开发的速度而改变内容。 KEA允许产品经理,中小企业和其他了解产品的人,以便快速创建内容并分发它。 KEA后面的AI从这个内容中了解并使其很容易被发现。  

我们的密集研究表明,当教育和企业培训以解决学习者的学习方式和偏好的格式时,可以获得教育的最大利益。

我们的目标在开发kea时,是为了满足当前和后代的学习者的需求,他们是数字本地人,与他们的前一代不同,而不仅仅是在他们寻求学习的方式,还要在学习的方式受益最多的经历。

牢记这一点,我们的密集研究表明,当教育和企业培训以解决学习者的学习方式和偏好的格式提供时,可以获得教育的最大利益。此外,我们的研究还表明,虽然数字本土渴望技术解决方案并更喜欢自我导向的学习方法,但它们也有重视关系和现实生活通信和连接。

告诉我们你的 product KEA.

我们认为KEA将彻底改变学习内容的方式交付和消费方式。作为第一个常见的艾滋病的LXP,它使学习非常吸引力,直观和个性化。 AI还有助于平台使用深度学习来预测学习者行为,评估学习需求和学习步伐,向用户提供最相关的内容。它还仅仅是基于用户活动的首选学习时间,它允许它安排通知并向用户提供“嘲笑”以完成课程或特定培训段。 

对于学习内容提供商来说,它提供了一种更快的方法来创建参与内容,使用现有内容创建多媒体课程。此外,KEA通过允许与大多数标准LMSE集成来提供无缝学习体验的能力。它还允许将文档转换为“可跟踪”内容,以便可以评估学习进度。除此之外,它捕获了学习者响应,例如可以分析和/或预测课程功效,优选的内容格式甚至学习模式。

使用NLP的使用,平台自动为所有内容格式生成元标记,包括文本,图像,视频,演示等,以提高可发现性和建议。最重要的是,具有吸引力,易于通航和直观的用户界面,它使整个过程满足各方。

我们认为,它提供的最大机会正在加强学习结果歧管,同时帮助出版商更好地通过货币化内容,降低成本并加快市场。

最大的优势可能是AI已经带到学习的是个性化。 AI驱动的学习平台能够根据每个学习者的特定需求或知识差距来定制内容建议,同时根据特定个人可能没有掌握的话题个性化内容建议。

AI今天为教育带来的主要机会是什么?

AI正在改变人们学习的方式,宽松继续学习生活。此外,它还重新定义了如何支持学习者,同时允许组织简化他们的学习计划。例如,AI可以允许自动化日常管理任务,这些任务不仅繁琐,而且耗时,例如课程调度甚至对学习者的评估。 

最大的优势可能是AI已经带到学习的是个性化。 AI驱动的学习平台能够根据每个学习者的特定需求或知识差距来定制内容建议,同时根据特定个人可能没有掌握的话题个性化内容建议。最重要的是,它允许每个学习者以自己的步伐进行,充分利用学习内容。

看看AI如何改变我们寻找和信息的方式是有趣的。我们甚至没有意识到我们与AI互动的许多方式,从谷歌将其搜索结果基于我们的购物历史,从谷歌进入亚马逊交叉销售产品。 Siri和Alexa在日常生活中都变得无处不在,所以为什么不学习?

事实上,当学习者面临着一个AI动力的学习促进者时,他们感到不太恐吓犯错误。如果您不了解答案,则不会害怕被判。当压力低时,学习结果改善。

然后有学习和内容使用分析的设施。培训师可能并不总是意识到他们的学习资源的某些部分留下了一些学习者或特定概念的理解。但是,当稳健的分析添加到图片中时,培训师和学习者都可以获得有用的反馈。这意味着,虽然组织可以识别可能需要更多培训支持的组织。使用分析还可以帮助确定哪种内容格式最适合特定类型的学习。

通过AI,对齐培训对每个学习者的需求和目标的整个过程不仅仅是可能而且简单。

我们不在看一个科幻的未来,机器人取代人类培训师。我们的目标是人类触摸的完美平衡以及AI和机器学习的优势。

您认为哪种技术将在未来几年对学习产生最大的影响,为什么?

没有否认,学习生活的未来将被AI技术所塑造。最大影响是自然语言处理(NLP),机器学习和深度学习的影响。这些技术不仅仅是以前从未像以前一样个性化学习,但却使其普遍访问。 KEA使用NLP有效地从内容中学习并使其轻松发现。

我们不在看一个科幻的未来,机器人取代人类培训师。我们的目标是人类触摸的完美平衡以及AI和机器学习的优势。智能学习平台可以改变整个学习体验,同时消除分析的人为偏见和人为错误。准确,客观分析也提供了预测功能。这甚至可以帮助学习者确定自己的技能/知识差距,并选择学习和发展他们的职业生涯。

学习管理软件应该如何适应AI的出现?

建立标准学习管理系统,牢记L的需求&D专业人士和内容提供商。这就是为什么有许多现有的LMSE是复杂和繁琐的原因。现在的重点必须转向现代学习者的需求,他寻求知识,但更喜欢在他们的首选时间和步伐以及他们的首选设备上做到这一点。这并不一定意味着具有用于LMS的移动应用程序,它也是一种易于在组织生态系统中的更深集成,即学习平台不能只是组织中的另一个应用程序。当他们在进行工作时,它需要向用户提供答案。 

为了充分利用AI可以为LMSE提供的,这种软件还需要从他们一直在关注的自上而下的方法中移动,这通常也使它们成为重大沉重的。最终结果导航差和缺乏直观的用户界面。他们并没有真正在学习者手中控制。

实际上,平台本身就会进入后台。这意味着学习者可以直接访问内容,而无需应对复杂的软件或界面。例如,拍摄AI供电的Chatbot。该平台不是作为信息的被动储层,而不是使用NLP和机器学习来回答问题并推荐内容的主动学习助手。这意味着随着学习者继续使用该平台,助手在与学习者交互和接合学习者时变得越来越好。

前进的方式将是一种学习人类和机器的过程。我们将获得更大的技能,以便为AI提供准确的数据集,以便从并提供结果。策略将在此类AI实施周围发展。 

一旦克服,它的目前目前的技术限制可能会给学习系统带来大量改进吗?

我认为AI仅受我们呈现的数据集的限制。它有人据说“机器不知道它不知道。”因此,它受到我们算法的限制。它再次归结为人类偏见和错误,这也可以爬进我们为机器和深度学习提供的数据。

因此,我们需要先理解的是我们希望使用AI的目的。没有必要使用人工智能,以便说某事是由AI技术提供动力。该技术的实施必须基于最终目标。例如,当我们考虑在KEA上包括Ai-Powered个人学习助理时,我们的目标是提供一种学习令人难以置信地参与和个性化的手段,使得它是为每个学习者的需求量身定制的。我们希望AI Assistant对学习者响应,机器学习允许它通过使用来改进其交互和内容建议。最终目标是在鼓励继续学习时实现更好的学习结果。

前进的方式将是一种学习人类和机器的过程。我们将获得更大的技能,以便为AI提供准确的数据集,以便从并提供结果。策略将在此类AI实施周围发展。 

未来的AI技术将使人们继续通过生活的增长之路。世界和组织正在迅速变化,我们需要不断升级我们自己产品的技能和知识,以保持相关性。这是AI将帮助我们的地方。

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