详细内容或原文请订阅后点击阅览
如何选择电子学习平台：超越“自适应”和人工智能标签
实用指南，用于根据系统逻辑、数据基础以及它们的实际功能（而不是它们的营销方式）来评估自适应和人工智能驱动的学习平台。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。
来源:eLearning行业 | 在线教育博客超越“自适应”和“人工智能驱动”平台标签
组织并不总是因为缺少功能而在电子学习方面遇到困难。在许多情况下，当期望和平台功能不完全一致时，就会出现挑战。成功的电子学习计划既需要强大的技术，又需要清楚地了解系统的预期功能。
将学习计划与明确的业务目标结合起来比单独的技术选择更能预测成功。 [1] 定义运营目标是第一步，因为功能列表本身并不能决定结果。在评估一个平台是否“自适应”或“人工智能驱动”之前，更重要的问题出现了：我们实际上想要解决什么问题？系统应该解决哪些具体的学习、绩效或组织问题？
这里有五个标准，重点关注平台在实践中如何运作，而不是如何标记它们。它们支持决策，帮助选择正确的平台，而不会陷入关键字陷阱或广泛的术语。即使预算、采购规则或现有合同限制了您的选择，提出这些问题仍然可以帮助澄清期望并支持更好的决策。
在本指南中...
第 1 部分：了解市场术语
每个人都想要一个“智能”平台。但“聪明”到底意味着什么呢？如果您无法解释系统推荐视频的原因，那么当系统推荐错误的视频时您就无法修复它。
“自适应”和“人工智能驱动”等术语在市场上广泛使用，但它们并不总是描述相同级别的功能。买家可以合理地将这些标签解释为深度个性化的指标，而实施可能主要集中在结构调整上。因此，评估的第一步是弄清楚学习者实际发生了什么变化。