A aplicação mais ampla da Inteligência Artificial (IA) no treinamento é fundamental para um processo holístico de aprendizagem, pois ela imita o raciocínio humano e a tomada de decisões. Essa qualidade aprimora a eficácia do e-Learning, permitindo experiências de aprendizado personalizadas. A IA analisa os dados dos alunos para adaptar o conteúdo, fornecer feedback direcionado e ajustar o processo de aprendizado às necessidades individuais. Ao fazer isso, a IA otimiza os resultados de aprendizagem e promove um ambiente de e-Learning mais envolvente e eficaz, alinhado com os requisitos exclusivos de cada aluno.

As áreas em que os líderes de Desenvolvimento e Treinamento (L&D) podem considerar a IA no planejamento de e-Learning incluem:

1. Reconhecimento das lacunas de habilidades: A IA analisa dados, identifica lacunas de habilidades e avalia o desempenho do aluno. Com base na análise, identificação e medição, ela aprimora o treinamento para eliminar as lacunas de conhecimento em toda a organização, levando a resultados de aprendizagem mais eficazes.

2. Sugestão de conteúdo adequado: O uso da IA no treinamento pode ajudar a identificar lacunas de conhecimento, analisando os dados do aluno. As ferramentas de IA procuram e recomendam o conteúdo mais relevante e apropriado para preencher essas lacunas. Isso garante experiências de aprendizagem personalizadas e eficazes.

3. Criação de conteúdo digital: A IA pode coletar informações e conteúdo digital de várias plataformas. Além disso, pode consolidar essas informações em formatos facilmente compreensíveis, como converter vídeos, podcasts, webinars e palestras em textos escritos (ou vice-versa), tornando o conhecimento mais acessível e adaptável a diferentes preferências de aprendizagem.

4. Personalização do aprendizado: A IA permite o aprendizado personalizado adaptando o ritmo, o conteúdo e a liberação de materiais com base nas características do aluno, como idade, sexo ou estilo de aprendizado. Essa abordagem personalizada promove melhor retenção, recordação aprimorada e melhores resultados gerais de aprendizado, alinhando a experiência de aprendizado com as necessidades e preferências individuais.

5. Avaliações e feedback instantâneo: As ferramentas orientadas por IA coletam, analisam e interpretam rapidamente grandes quantidades de informações. Essas ferramentas avaliam o desempenho e avaliam as respostas dos alunos, fornecendo resultados precisos. Os alunos recebem feedback instantâneo sobre seu desempenho, permitindo que avaliem seu progresso. A IA também permite avaliações personalizadas considerando fatores como níveis de habilidade, garantindo uma avaliação mais direcionada e eficaz.

6. Medição da eficácia: A IA analisa os dados do Sistema de Gerenciamento de Aprendizado (LMS), o desempenho dos funcionários e o feedback para gerar análises perspicazes. Essas análises fornecem às organizações informações valiosas sobre a eficácia do curso, áreas de melhoria e tendências importantes, permitindo a tomada de decisão baseada em dados para iniciativas de aprendizado e desenvolvimento.

A IA e o aprendizado se complementam. Os líderes de negócios que desejam integrar a IA no aprendizado devem seguir quatro etapas:

1. Rever a pesquisa sobre IA no treinamento.

2. Explorar ferramentas e plataformas de aprendizado habilitadas para IA.

3. Experimentar diferentes tecnologias e cenários de IA.

4. Refletir sobre as implicações éticas, sociais e pedagógicas da IA na aprendizagem.

Fonte: https://elearningindustry.com/