Adaptive learning vs machine learning

Adaptive learning en machine learning zijn twee verschillende, doch nauw verwante concepten binnen trainingen. In dit artikel bespreken we uitvoerig deze twee systemen, die beide hun oorsprong vinden in artificiële intelligentie.

Wat is machine learning? 

Misschien denkt u dat machine learning een relatief nieuwe technologievorm is—maar dat is een misvatting. Eigenlijk bestaat het al enkele decennia en begon het snel te ontwikkelen vanaf 1990. Hier volgen meer details over de werking.

Definitie van machine learning

Voordat we dieper ingaan op de werking van machine learning, laten we eerst even de term correct omschrijven. Machine learning is een technologievorm gebaseerd op artificiële intelligentie. Het analyseert en verwerkt automatisch gegevens, en gebruikt deze informatie om voorspellingen te maken in real time.

Machine learning gaat gepaard met veel gegevens. Het verwerkt grote hoeveelheden gevarieerde en voortdurend veranderende gegevens om relevante resultaten te genereren voor de eindgebruiker.

Het is belangrijk om hier te denken aan gegevens in ruime zin. Statistieken en cijfers vormen een deel van de puzzel, maar ook afbeeldingen en tekst behoren hiertoe. Machine learning kan informatie halen uit praktisch elke soort bron—als het digitaal bewaard kan worden, kan het gebruikt worden.  

Gegevensanalyse en automatische voorspellingen

Traditioneel volgen computers eenvoudigweg de instructies die hen worden opgelegd. Machine learning brengt hier verandering in en zorgt dat computers de intelligentie van het menselijk brein benaderen. In plaats van de bevelen die ze krijgen op te volgen, kan machine learning onafhankelijk taken vervullen. Het kan een schatting maken van de gegevens die moeten voorzien worden om een bepaald doel te bereiken.

De automatisering van machine learning wordt mogelijk gemaakt doordat het systeem de eigen kennis kan uitbreiden. Hoe werkt dit proces? Kortweg, het systeem verwerkt enorme hoeveelheden gegevens. Na verloop van tijd worden deze gegevens steeds meer gevarieerd en omvangrijker. Door al deze informatie te verwerken kan het systeem haar capaciteiten bijschaven en de prestaties verbeteren door te oefenen.

Om alle bovenstaande stappen uit te voeren maakt machine learning gebruik van algoritmen. Hierdoor kan het systeem automatisch modellen creëren en voorspellingen maken op basis van de gegevensanalyse.

Wat is adaptive learning?

Een aanpak op maat voor het verwerven van nieuwe vaardigheden

We gaan nu naar het tweede deel van onze vergelijking: adaptive learning. Deze naam wordt gebruikt voor systemen die rekening houden met individuele behoeften bij het aanbevelen van opleidingsinhoud en het structureren van hun opleidingstraject. Hiervoor gebruikt het door de gebruiker verstrekte gegevens via een LMS of LXP.

Gebruikers kunnen dan hetzelfde platform gebruiken om toegang te hebben tot een leeromgeving die aangepast is aan hun profiel en hun behoeften—zelfs als deze behoeften veranderen na verloop van tijd. Deze uiterst gepersonaliseerde aanpak in beroepsopleidingen maakt adaptive learning zo bijzonder.

Cursist gerichte trainingen 

Voordat adaptive learning ontstond waren trainingen doorgaans gestandaardiseerd. Er werd geen rekening gehouden met de persoon en de trainingen waren niet afgestemd op de bestaande kennis of vaardigheden. 

Adaptive learning verandert dit allemaal door cursisten centraal te plaatsen in de training. Dit helpt het leerproces te versnellen, helpt de cursist om meer vaardigheden te verwerven en biedt meer flexibiliteit. Dit maakt het een ideale oplossing voor de steeds veranderende arbeidsmarkt.

Dankzij adaptive learning zijn LMS- en LXP-systemen in staat om de resultaten en het gedrag van elke gebruiker van de app te analyseren. Hierdoor kunnen ze meer leren over elke medewerker en hen meer geschikte content en trainingsmateriaal bieden. Dit is ook exact de aanpak van Rise Up.

Een toenemend geavanceerd systeem

Adaptive learning is in de loop der tijd steeds verfijnder geworden. Nu is het in staat om meerdere verschillende aspecten van het trainingsproces aan te passen. Deze omvatten:

• De vorm waarin training wordt aangeboden, inclusief het design en het gebruikte materiaal, zoals videos, tekst, infographics, enz.
• Individuele trainingstrajecten creëren, waarbij elke stap logisch volgt op de vorige, aangepast zodat iedereen kan leren in zijn eigen tempo.
• De content selecteren die aan elke verschillende cursist aangeboden wordt om hen te helpen de best mogelijke resultaten te behalen—bijvoorbeeld, de moeilijkheidsgraad aanpassen.

Adaptive learning is vooral goed geschikt voor grotere ondernemingen door de enorme hoeveelheid gegevens die moeten verwerkt worden. Het systeem zelf zal na verloop van tijd in staat zijn om doeltreffender te werken en zijn prestatie te verbeteren.

Op basis hiervan zijn de gelijkenissen tussen adaptive learning en machine learning duidelijk te zien. Beide gebruiken gegevensanalyse om automatisch taken te voltooien, waardoor u tijd en geld bespaart en de trainingservaring verbetert. 

Waarom machine learning essentieel is voor adaptive learning

De opkomst van adaptive machine learning

Machine learning is niet altijd zo krachtig geweest als vandaag. In het begin kon het enkel eenvoudige taken uitvoeren. Zelfs dan was het traag in gebruik en de gegevensanalyse was vaak onnauwkeurig. Deze vroege vormen van machine learning hadden beperkte toepassingen en de resultaten die ze genereerden waren niet altijd betrouwbaar.

Ondanks de vele gebreken waren deze systemen echter een belangrijke stap vooruit. Ze vormen immers nog steeds de basis voor de manier waarop machine learning vandaag werkt. Maar nu gebruiken ze echter een aanpak bekend als adaptive machine learning. 

Het woord 'adaptive' is hier essentieel. Dankzij vooruitgang op het vlak van artificiële intelligentie, zijn machine learning systemen in staat om in real time aan te passen als ze nieuwe informatie krijgen. Algoritmen worden steeds flexibeler en zijn in staat om direct en nauwkeurig te reageren op elk gebruikersprobleem. 

Hoe machine learning adaptive learning versterkt—en waarom uw onderneming het nodig heeft

In dit artikel hebben we het verschil besproken tussen machine learning en adaptive learning. Echter, de realiteit is dat machine learning de werking van adaptive learning ondersteunt en de nodige technologie verschaft om het te laten werken.

Wanneer u een LMS of LXP gebruikt werken de algoritmen van machine learning op de achtergrond, waarbij ze gegevens ophalen en beoordelen hoe elke verschillende medewerker het platform gebruikt. Hierdoor kan het platform elke cursist een gepersonaliseerd trainingstraject bieden en de aanbevelingen in elke fase wijzigen en aanpassen. Hierdoor worden trainingssystemen datagestuurd en voorspelbaar.

Ondanks de vele voordelen van adaptive learning, kan echter niet elk aspect van training geautomatiseerd worden. Uiteindelijk moet iemand beoordelen hoe elke training is verlopen, uitzoeken wat wel en niet heeft gewerkt en nagaan hoe iedere gebruiker heeft gepresteerd. Een adaptive learning systeem kan veel informatie verschaffen, maar de trainers en managers moeten zorgen dat dit in iets concreet resulteert.

Tenslotte, het is de moeite waard om te onthouden dat machine learning en adaptive learning geen twee tegengestelde systemen zijn, maar daarentegen elkaar aanvullen. Zonder machine learning zou adaptive learning eenvoudigweg niet mogelijk zijn.