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L 'Ausbildung Die Zeit nach der Pandemie ist ein Ort des Experimentierens mit neuen Lösungen für Training und Lernen. Eine wichtige Rolle spielt die generative KI als Grundlage des berühmten ChatGPT-Modells. Dies ist jedoch nur eine der möglichen Anwendungen der Technologie in diesem Bereich. Mit dem'Prädiktive KI Institutionen und Unternehmen der Branche können die Beziehung zu den Studierenden personalisieren und so eine stabile und dauerhafte Beziehung aufbauen.
Das beweist die Fallstudie vorgeschlagenen Zugkraft, wonach die Verwendung von fortgeschrittene Techniken prädiktive Analyse Bei einem seiner Kunden, der im Bereich E-Learning tätig ist, wirkte sich dies schnell auf die Anzahl und Zufriedenheit der Studierenden aus. Insbesondere das Martech-Unternehmen verzeichnete in nur vier Monaten ein deutliches Wachstum Erwerb, oder Akquise neuer Mitglieder, Engagement, oder studentische Beteiligung, z Beibehaltungoder Mitgliederbindung.
Das Projekt wurde mithilfe der proprietären CRM-Plattform mit künstlicher Intelligenz umgesetzt AutoCust.
Die niedrige Einschreibungsquote gehört zu den Hauptproblemen der Betreiber der Branche, die sich einem immer stärkeren Wettbewerb gegenübersehen. Der Einsatz prädiktiver KI führte zu einer Steigerung der analysierten Fälle 23% des Restaurants Umwandlungssatz, messbar in ausgefüllten Registrierungsformularen. Auch der Preis sinkt spiegelbildlich Kosten pro Akquisition, also die Kosten, die dem Unternehmen für jedes neue Mitglied entstehen.
Ein wichtiges Ergebnis, das durch die Möglichkeiten der Technologie bestimmt wird, das tatsächliche Interesse des Benutzers vorherzusagen. Prädiktive KI überwacht Tausende von Site-Sitzungen und generiert perfekt nachverfolgte Verhaltensmuster. Wenn Sie es für effektiv halten, aktivieren Sie Werbeaktionen, die die richtige Motivation zum Abschluss des Kaufs liefern können.
Alles in einer Sitzung, also bevor es zu einem Abbruch kommt, und auf völlig automatisierte Weise.
Eine geringere Beteiligung der Studierenden bedeutet eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass die Ausbildung unterbrochen wird, zum Nachteil der Branchenbetreiber und der Studierenden selbst.
Dank prädiktiver KI ist es nun möglich, jedem Schüler ein Verhaltensmodell zuzuordnen. Die besuchten Unterrichtsstunden, der betrachtete Stoff und die durchgeführten Übungen sind nur einige der berücksichtigten Indikatoren. Wenn sich ein Rückgang der Beteiligung abzeichnet, greift die Technik ein, mit gezielten Maßnahmen wie dem Versenden personalisierter Inhalte.
In diesem Fall hat die Einführung von Technologie in die Plattform zu einem Wachstum von geführt 32% des Restaurants Abschlussquote Anzahl der Kurse, d. h. der Prozentsatz der abgeschlossenen Kurse im Vergleich zu den begonnenen Kursen. Eine wichtige Datengröße, da sie die Übereinstimmung mit den Erwartungen und Bedürfnissen der Studierenden misst. Dann geht es bergauf 9% la durchschnittliche Bewertung von den Schülern erhalten, was eine bessere Assimilation zeigt.
Ein zufriedener Student ist ein Student, der den von ihm genutzten Dienst höchstwahrscheinlich nicht aufgeben wird und geneigt ist, eine positive Bewertung abzugeben. Im vorgeschlagenen Fall gelang es der prädiktiven KI, die zu reduzieren Abbruchrate der Studierenden, also insgesamt 9% gegen einen Präzedenzfall 15%. Pluszeichen für positive Bewertungen, gehen Sie die 25%.
Auch hier ist es die Analyse der Verhaltensdaten von Schülern, die eine Reihe von Möglichkeiten eröffnet und Anzeichen für einen möglichen Schulabbruch aufzeigt. Sobald die kritischen Probleme identifiziert wurden, ist das System bereit, das Problem zu beheben, indem es zusätzliche Ressourcen, Online-Nachhilfesitzungen und Beratung durch Lehrer anbietet.
Dank eines personalisierten Ansatzes fühlen sich Studierende, die von einem Studienabbruch bedroht sind, unterstützt und in den Lernprozess einbezogen. Die Technologie erfasst kontinuierlich die erzielten Ergebnisse und passt die Interventionsstrategien dynamisch an.
Eine beispiellose Chance, bestimmt durch eine Technologie, die in der Lage ist, sich mit konstant hoher Leistung an unterschiedliche Kontexte anzupassen.
„Mit künstlicher Intelligenz – erklärte der CEO von Traction Pier Francesco Geraci – das können wir heute erreichen richtige Vorhersagen nell '82% von Fällen. Im Bildungsbereich führt dies nicht nur zu besseren Ergebnissen von Organisationen und Unternehmen der Branche, sondern auch zu einem größeren Erfolg der Studierenden, der während ihres gesamten Studiengangs verstanden und verfolgt wird.“
Der Wandel ist im Gange und künstliche Intelligenz steht im Mittelpunkt. Für die Bildung eine große Herausforderung, aber auch eine beispiellose Wachstumsmöglichkeit.
Das Projekt wurde von September bis Dezember 2023 durchgeführt. Die Analyse wurde an 3457 Studierenden der E-Learning-Plattform für insgesamt etwa 56000 Sitzungen durchgeführt.
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