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ChatGPT だけでなく、教育は人工知能とともに成長します

Traction が提案するケーススタディにおける AI の新たな応用

急速に進化する分野は、何よりも新しいデジタル技術による貢献のおかげで、まず第一に、人工知能(AI)

推定読書時間: 5

L '教育 パンデミック後の世界は、トレーニングと学習に特化した新しいソリューションを備えた実験の場です。有名な ChatGPT モデルの基礎となる生成 AI が重要な役割を果たします。しかし、これはこの分野におけるテクノロジーの応用例の 1 つにすぎません。とともに'予測AI この分野の教育機関や企業は学生との関係を個別化して、安定した長期的な関係を築くことができます。

ケーススタディ

これは、 ケーススタディ によって提案されました 牽引力、それによると、 高度な技術 予測分析 e ラーニングを行っているクライアントの 1 社では、生徒の数と満足度にすぐに影響を及ぼしました。特にマーテック企業は、わずか 4 か月で大幅な成長を記録しました。 買収、または新しいメンバーの獲得、 婚約、または学生の参加、e 保持、またはメンバーの維持。

このプロジェクトは、人工知能を備えた独自の CRM プラットフォームを使用して実施されました オートカスト.

AI による獲得の向上

加入率の低さは、ますます激化する競争に直面しなければならないこの分野の事業者が直面する主な問題の一つです。予測AIの活用により分析件数が増加 視聴者の38%が インクルード コンバージョン率、記入済みの登録フォームで測定可能です。価格も鏡のように下がります 取得あたりのコスト、つまり、各新規メンバーに対して会社が負担する費用です。

ユーザーの本当の興味を予測するテクノロジーによってもたらされる可能性によって決定される重要な結果。予測 AI は何千ものサイトセッションを監視し、完全に追跡された行動パターンを生成します。それが効果的であると判断した場合は、購入を完了するための適切な動機を提供できるプロモーションを有効にします。

すべてセッション中、つまり放棄が発生する前に、完全に自動化された方法で行われます。

AI によるエンゲージメントの向上

学生の参加が減少すると、トレーニングコースが中断される可能性が高く、セクター運営者と学生自身に不利益が生じます。

予測 AI のおかげで、各生徒を行動モデルに関連付けることができるようになりました。出席したレッスン、視聴した教材、実行された演習は、考慮される指標の一部にすぎません。参加者の減少が明らかな場合には、パーソナライズされたコンテンツの送信など、対象を絞ったアクションによってテクノロジーが介入します。

この場合、プラットフォームへのテクノロジーの導入により、 視聴者の38%が インクルード 完了率 コースの割合、つまり、開始したコースと比較した完了したコースの割合。生徒の期待やニーズとの整合性を評価するため、重要なデータです。それから上がる 9% la 平均評価 学生によって得られ、より良い同化を示しました。

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AIによる定着率の向上

満足している学生とは、使用しているサービスを放棄しない可能性が高く、肯定的なレビューを残す傾向がある学生です。提案されたケースでは、予測 AI がなんとか削減に成功しました。 放棄率 の学生の合計は 9% 前例に反する 視聴者の38%が。プラス記号 肯定的なレビュー、上に行く 視聴者の38%が.

繰り返しになりますが、一連の機会を切り開き、中退の可能性の兆候を示すのは、学生の行動データの分析です。重大な問題が特定されると、システムは問題を解決する準備が整い、追加のリソース、オンライン個別指導セッション、教師からのコンサルティングを提供します。

パーソナライズされたアプローチのおかげで、中退の危険にさらされている学生はサポートされており、学習プロセスに参加していると感じられます。このテクノロジーは、得られた結果を常に検出し、介入戦略を動的に適応させます。

教育の課題

前例のない機会は、一貫して高いパフォーマンスを維持しながらさまざまな状況に適応できるテクノロジーによって決定されます。

「人工知能を使って – Traction の CEO は説明しました」 ピエル・フランチェスコ・ジェラーチ – 私たちは今日達成することができます 正しい予測 'の視聴者の38%が ケースの。教育の分野では、これはその分野の組織や企業のより良い結果につながるだけでなく、学生の学習過程を通じて理解され、従うことでより大きな成功にもつながります。」

変革は進行中であり、人工知能がその中心となっています。教育にとっては大きな挑戦ですが、前例のない成長の可能性も秘めています。

事例の数字

プロジェクトは 2023 年 3457 月から 56000 月まで実施されました。分析は、e ラーニング プラットフォームの学生 XNUMX 名、合計約 XNUMX セッションに対して実施されました。

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