Engaging (Learning) Data: Careful On Your First Date!

Running machine learning algorithms takes no time today. It's like speed dating. Do you have a good question? They all come back with an answer. The problem is, this answer might not be the answer to YOUR question. And so, the first date can be awkward. This post was first published on eLearning Industry.

How Google Is About To Disrupt Education

Google has just announced it will add Augmented Reality to its search results. By the end of the year, most people will be familiar with AR and able to create their own content for free. This is a big opportunity for education to start turning the EdTech hype into reality. This post was first published on eLearning Industry.

How Machine Learning, Intelligent Dialogue, And eMentoring Impact eLearning

Dialogue implies listening, then generating a "tailored" response. With the "renaissance" of machine learning, deploying an automated system that "learns" from the learner's data and makes decisions with minimal human intervention, producing intelligent dialogue, becomes a tangible reality. This post was first published on eLearning Industry.

Should You Care About AI And ML In Your Corporate L&D Initiatives?

Artificial Intelligence and Machine Learning is where the world is moving. As AI and ML enter the enterprise space, should L&D bodies start caring about integrating them into different training activities? Is it really needed? Let’s find out. This post was first published on eLearning Industry.

Der Einfluss von Machine Learning & Künstlicher Intelligenz auf Arbeiten & Lernen im Unternehmen

„Maschinelles Lernen ist ein Oberbegriff für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung: Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern.“ Soweit Wikipedia. Thomas Jenewein (SAP) knüpft hier in seinem Beitrag an und zeigt auf, wo heute Einsatzfelder für Machine Learning sind. Für Corporate Learning zählt er folgende Anwendungsfälle auf:

1. Fragen beantworten, Onboarding 
2. Automatisierung von Aufgaben in Administration oder beim Lernen
3. Empfehlungen: Lern-Inhalte, Experten oder ähnliche Lerner (Kuratierung)
4. Chatbot & Mixed Reality im Arbeitsfluss (Performance Assistent)
5. Automatische Erstellung von Lerninhalten
6. Adaptiv Lernen je nach Vorwissen
7. Individuelles proaktives Coachen von Lernern
8. Neuroschnittstelle

Aber das Thema bietet natürlich mehr. Fragen zur Automatisierung und Zukunft der Arbeit. Ein konkretes SAP-Beispiel („Ed-the-Bot“) sowie grundsätzliche, ethische Fragen. Thomas Jenewein schließt mit einem vorsichtigen Appell: „Mitarbeiter, Kunden & Partner je nach Kontext fit machen und schauen, wie damit das Lernen in der Firma transformiert werden kann.“
Thomas Jenewein, LinkedIn/ Pulse, 17. November 2018

Bildquelle: Markus Spiske (Unsplash)

Trends In Learning Analytics: Educational Institutions Take Heed

Although Learning Analytics is currently in its infancy stage, learning institutions should take heed: ultimately, it will revolutionise the way all education is delivered. This paper provides an overview of the discipline, presents some visualisations, and discusses some possible future trends. This post was first published on eLearning Industry.