Leerervaringen verbeteren? De efficiëntie van trainingsprogramma's te verhogen? Of tijd besparen bij de ontwikkeling van je onboardings-, compliance- en doorgroeitrajecten? Dat en meer realiseer je sneller en beter met AI als jouw co-piloot. Maar waar in het leerecosysteem kun je AI nu al inzetten? En hoe werkt dat precies? In dit artikel vind je een paar concrete voorbeelden die L&D in je organisatie in no time naar een hoger niveau kunnen tillen. En we staan nog maar aan het begin van deze revolutie!
Wat is het leerecosysteem?
Het leerecosysteem, volgens Gartner's definitie, is het geheel van tools, technologieën en processen die betrokken zijn bij Learning & Development in organisaties. Dit omvat alles van traditionele training tot digitale leermiddelen, en is gericht op het ondersteunen van continue ontwikkeling en groei van en binnen de organisatie. Je kunt het daarom ook wel zien als de complete leerervaring die een bedrijf biedt.
Binnen dit leerecosysteem helpen zakelijke leeroplossingen L&D-afdelingen zowel bij het trainen en ontwikkelen als bij het verbeteren van de medewerkersbetrokkenheid. Zo ondersteunen zij organisaties met compliance, certificeringen, onboarding, talentontwikkeling, bijscholing, samenwerking, coaching en mentoring, verkooptraining, partneropleiding en klanttraining.
De oplossingen in het leerecosysteem zijn, zoals je in de figuur hieronder ziet, ingedeeld in drie categorieën: personalisatie en vaardigheden, inhoud en programma’s en data en analytics.
Mede dankzij AI krijgen de oplossingen binnen het leerecosysteem steeds meer functionaliteiten en worden ze steeds geavanceerder.
Benieuwd wat je nu al dankzij AI-integratie met deze oplossingen kan bereiken? Hier volgen enkele spannende mogelijkheden voor elk van de bouwstenen binnen dit ecosysteem.
Personalisatie en vaardigheden
LXP (Learning Experience Platform)
Gepersonaliseerde leertrajecten aanbieden op basis van individuele behoeften? In een LXP kan je met generatieve AI slimme, gepersonaliseerde aanbevelingen doen voor cursussen, materialen en leerroutes. Generatieve AI verwijst naar systemen die in staat zijn om nieuwe, originele inhoud te produceren op basis van de input die ze hebben ontvangen. Dit kan variëren van tekst tot afbeeldingen en zelfs multimedia-inhoud. Je kan hiermee dus ook nieuwe leerinhoud of trainingen maken (zie ‘Inhoud en programma’s’).
LMS (Learning Management System)
In een LMS kan Machine Learning (ML) adaptieve leertechnologieën mogelijk maken. Machine Learning is een breder concept waarbij systemen in staat zijn om te leren en verbeteren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Het omvat verschillende technieken zoals regressie, clustering en classificatie. Hiermee kan je bijvoorbeeld de voortgang van gebruikers volgen, zwakke punten identificeren en gerichte feedback geven, waardoor het leerproces efficiënter wordt.
Inhoud en programma’s
Trainingsbibliotheek
AI kan met behulp van natural language processing (NLP) de trainingsbibliotheek verrijken. Bijvoorbeeld door automatisch relevante content aan te bevelen op basis van de profielen en leerdoelen van individuele medewerkers. NLP stelt computers namelijk in staat menselijke taal te begrijpen en ermee te communiceren. Het omvat aspecten zoals tekstanalyse, sentimentanalyse en taalvertaling.
AI kan ook uitgebreide skill maps maken en suggesties doen voor vaardigheden die een medewerker in alle waarschijnlijkheid nodig zal hebben in de toekomst. Deze te ontwikkelen skills kunnen vervolgens via NLP direct aan de juiste trainingen worden gekoppeld. Zo kunnen je medewerkers toekomstgericht skill-based leren in je trainingsbibliotheek.
Inhoudontwikkelingstools
Binnen deze tools kan generatieve AI helpen bij het automatisch genereren van gepersonaliseerde content, het automatiseren van saaie taken zoals het controleren op consistentie, en het verbeteren van de algemene kwaliteit en relevantie van het leermateriaal. Je kan hiermee ook op grote schaal gepersonaliseerde leermaterialen genereren en kennis borgen en delen.
Met de Auteurstool met AI-co-piloot van Studytube bijvoorbeeld, kan iedere medewerker effectieve leerinhoud maken. En daar heb je geen didactische achtergrond voor nodig. Geef je briefing, upload documenten en zie hoe je training in een mum van tijd tot leven komt!
Immersive learning
Bij immersive learning kan Computer Vision worden toegepast. Computer Vision stelt machines in staat visuele informatie te begrijpen en te interpreteren, vergelijkbaar met hoe het menselijk oog dat doet. Hierdoor kan AI real-time aanpassingen maken op basis van gebruikersgedrag. Dit verhoogt de betrokkenheid bij de leerervaring! Denk bijvoorbeeld aan gezichtsherkenning bij virtuele trainingssessies, het analyseren van gebruikersinteracties met visuele leermaterialen en het verbeteren van de gebruikerservaring in leeromgeving met augmented reality (AR) of virtual reality (VR).
Data en analytics
De database van leeractiviteiten
AI, met Machine Learning, versterkt de analyse van leeractiviteiten door patronen en trends te identificeren die anders mogelijk over het hoofd worden gezien. ML kan worden gebruikt voor voorspellende analyses in L&D. Bijvoorbeeld, het voorspellen van toekomstige leerbehoeften, het identificeren van risico op uitval, of het aanpassen van leerroutes op basis van individuele prestaties.
Meer leren over mogelijke toepassingen van AI binnen L&D?
Download dan nu ons e-book “15 baanbrekende AI-toepassingen die L&D veranderen” en maak van AI jouw co-piloot!
