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为什么如果没有正确的 LMS 架构，个性化学习就会失败
现代 LMS 平台需要自适应架构来提供真正的个性化学习。当学习者数据在系统级别告知排序、相关性和建议时，个性化变得可扩展、可靠且可操作。这篇文章首先发表在电子学习行业上。
来源:eLearning行业 | 在线教育博客个性化的基础优先策略
个性化学习通常表现为更智能的内容或更好的推荐的结果。在实践中，它更依赖于学习平台本身的底层结构。当个性化被视为一种增强而不是设计原则时，它很少能扩展，并且常常会产生比它解决的问题更多的问题。
我已经多次看到这种模式。组织试图通过将逻辑、规则或人工智能工具分层到从未设计为适应的系统上来实现个性化学习。其结果是路径脆弱、数据碎片化，以及学习者的需求与学习管理系统实际提供的内容之间的差距越来越大。这些限制在外部培训环境中变得最为明显。
外部培训暴露裂缝
合作伙伴和客户教育很少遵循整齐、线性的路径。学习者在不可预测的时刻出现。工作角色在计划中期演变。培训责任跨组织——从供应商到合作伙伴再到最终用户——通常跨越地区、语言和监管环境。在这些生态系统中，假设很快就会崩溃：
静态课程目录在这里很困难。添加肤浅的个性化设置（例如基本角色过滤器或可选模块）并不能解决问题。它只是强调了系统实际上的灵活性是多么的少。
人工智能提高了赌注，而不是上限
不乏证据表明，有针对性的适应性学习可以提高效率和记忆力。当学习者收到反映他们需求的内容时，他们会进步得更快并记住更多。对于外部培训来说，这不是边际收益——这通常是参与和放弃之间的区别。