पर्सनलाइज़्ड लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म क्या है

दो स्टूडेंट्स एक ही दिन आपके कोर्स में एनरोल करते हैं। एक आधी सामग्री पहले से जानता है। दूसरा बुनियादी बातों में जूझता है। तय करिकुलम एक को बोर और दूसरे को खोया हुआ छोड़ देता है। आप ऐसा सिस्टम चाहते हैं जो फ़र्क पहचाने और उसके हिसाब से जवाब दे।

पर्सनलाइज़्ड लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म ऐसा सॉफ़्टवेयर है जो हर स्टूडेंट की प्रगति, पसंद या प्रदर्शन के आधार पर सीखने का अनुभव ढालता है। एडैप्टिव लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म क्विज़ नतीजों, लगे समय या बताए लक्ष्यों के हिसाब से तय करता है कि आगे क्या आएगा। पर्सनलाइज़्ड लर्निंग सॉफ़्टवेयर का मतलब क्या है और क्या वह आपके प्रोग्राम में फ़िट बैठता है, यह नीचे है।

पर्सनलाइज़्ड लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म क्या है?

पर्सनलाइज़्ड लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म एक ही प्रोग्राम में अलग-अलग लर्नर्स को अलग कंटेंट, रफ़्तार या सपोर्ट देता है। पर्सनलाइज़ेशन सरल हो सकता है, जैसे पूरा किए मॉड्यूल के आधार पर अगला लेसन सुझाना। यह एडवांस्ड भी हो सकता है, जैसे डायग्नॉस्टिक टेस्ट से जिन विषयों में स्टूडेंट पहले से माहिर है, उन्हें छोड़ देना।

लक्ष्य कुशलता और एंगेजमेंट है। स्टूडेंट्स वहां समय लगाते हैं जहां उन्हें सबसे ज़्यादा ज़रूरत है, उस सामग्री में बैठकर नहीं जो वे पहले से समझते हैं।

एडैप्टिव लर्निंग कैसे काम करती है?

एडैप्टिव सिस्टम स्टूडेंट्स के कंटेंट से गुज़रते समय संकेत जमा करते हैं। क्विज़ स्कोर, पूरा करने की रफ़्तार और गलत जवाब उन नियमों या एल्गोरिदम का आधार बनते हैं जो तय करते हैं कि आगे क्या दिखाना है। कुछ प्लेटफ़ॉर्म लर्नर्स को अपने आप सुधारात्मक रास्तों या तेज़ ट्रैक में बांट देते हैं।

सुझाव एक और परत हैं। ईमेल मार्केटिंग पर मॉड्यूल खत्म करने के बाद, प्रदर्शन के हिसाब से सिस्टम एडवांस्ड सेगमेंटेशन लेसन या शुरुआती कॉपीराइटिंग रिफ़्रेशर सुझा सकता है।

कोर्स क्रिएटर के लिए पर्सनलाइज़ेशन कब मायने रखता है?

मिले-जुले स्किल लेवल वाले व्यापक प्रोग्राम को सबसे ज़्यादा फ़ायदा होता है। अलग-अलग वरिष्ठता वाले कर्मचारियों की कॉर्पोरेट ट्रेनिंग को अक्सर शाखाओं वाले रास्ते चाहिए होते हैं। एक ही कोहोर्ट में शुरुआती और मध्यम स्तर वाले बड़े कंज़्यूमर कोर्स में रफ़्तार लचीली होने पर कम लोग छोड़ते हैं।

एक जैसी ऑडियंस वाले छोटे निच कोर्स को भारी पर्सनलाइज़ेशन की ज़रूरत नहीं हो सकती। ऐसी केंद्रित वर्कशॉप जिसमें सब एक ही स्तर से शुरू करें, स्टूडेंट्स को खोए बिना सीधी लाइन में चल सकती है।

अपने पर्सनलाइज़ेशन के नियम सीधी भाषा में लिखें। स्टूडेंट्स और खरीदार, दोनों जानना पसंद करते हैं कि रास्ते कैसे बंटते हैं और कौन-सा डेटा उन फ़ैसलों को चलाता है।

हर कोहोर्ट में पर्सनलाइज़ेशन के नतीजों की समीक्षा करें। अगर ज़्यादातर स्टूडेंट्स सुझाए गए सुधारात्मक मॉड्यूल छोड़ देते हैं, तो हो सकता है आपके नियम गलत कैलिब्रेट हैं, स्टूडेंट्स आलसी नहीं।

पर्सनलाइज़ेशन इस मॉड्यूल के बाकी स्केलिंग विकल्पों के साथ आता है। जब आपको अनुकूल एडैप्टिव लॉजिक चाहिए, तब कस्टम लर्निंग मैनेजमेंट सिस्टम क्या है की तुलना करें, और पर्सनलाइज़ेशन को चलाने वाले डेटा को समझने के लिए लर्निंग एनालिटिक्स के बारे में पढ़ें।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल