학습 관리 시스템에서 AI를 활용하는 방법

학습 관리 시스템에 AI 활용

ChatGPT와 그 대응 제품은 교육 부문을 포함한 많은 산업에 엄청난 영향을 미쳤습니다. 갑자기 강사들은 추가 비용 없이 매력적인 학습 자료, 퀴즈 및 테스트를 만들 수 있는 효과적인 방법을 갖게 되었습니다. OpenAI의 솔루션은 지리적, 언어적, 재정적 장벽 없이 학생들이 양질의 교육을 받을 수 있는 세상을 엿볼 수 있게 해주었습니다.

그리고 그들은 새로운 도구를 유용하게 활용하고 있습니다. 현재 교육자의 21%가 챗봇을 사용하여 과제 프롬프트 만들기 , 4%는 도움을 받아 전체 수업 계획을 세웠습니다. 이 수치는 적지만 AI 솔루션이 학습 경험의 일부가 되고 있음을 보여줍니다. 콘텐츠 제작은 이 기술이 좋은 기반을 찾은 유일한 영역이 아닙니다.

인공지능 솔루션은 교육 기관의 행정 업무를 완화하는 데 탄력을 받고 있습니다. 통합의 가장 두드러진 예는 새로운 AI 기반 학습 관리 시스템에서 볼 수 있습니다. LMS 제품에 이 첨단 기술이 어떻게 사용되는지, 그리고 이 파트너십의 미래에 대해 살펴보겠습니다.

학습 관리 시스템(LMS) 개요

민간 기업과 학습 기관에는 교육 데이터를 저장하고 작업할 수 있는 간단한 방법이 필요합니다. 개인 정보, 학업 진행 상황, 보고서 및 작업에 빠르게 액세스할 수 있는 능력은 성공적인 교육에 매우 중요합니다. 학습 관리 시스템 기능을 통해 조직은 추가 소프트웨어를 설치하지 않고도 이러한 작업을 처리할 수 있습니다.

이러한 솔루션의 시장은 항상 성장하고 있습니다. 2025년부터 2030년 사이입니다. 성장할 것으로 예상됨 281억 달러에서 700억 달러로 늘어났습니다. 올해 LMS 이용자 수는 7,380만 명에 이른 것으로 알려졌으며, 이 수치는 줄어들 기미를 보이고 있다.

이러한 제품을 특히 유용하게 만드는 것은 보유한 기능의 수입니다. 이에 대해서는 잠시 후에 이야기하겠습니다.

물론 LMS 제품 자체로는 실제로 교육을 제공할 수 없습니다. 학습자를 가르치려면 하드웨어, 교육 이론을 속속들이 아는 사람, Skype나 Google Meet과 같은 소프트웨어 제품이 필요합니다.

기본 설정은 다음과 같습니다: 노트북, Blackboard와 같은 LMS, 강사. 이러한 구성 요소는 민간 기업과 교육 기관이 학습 과정을 성공적으로 관리하는 데 도움이 됩니다.

현대 학습 관리 시스템은 크게 기업과 기관의 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 이러한 프로그램이 얼마나 정교한지에 따라 다음 기능을 지원합니다.

• 코스관리 . 학습 관리 시스템은 교육자가 강좌 콘텐츠를 구축하는 데 도움이 됩니다. 이러한 자료에는 텍스트 및 대화형 테스트 외에도 차트, 그래프 및 비디오가 포함될 수 있습니다.

• 학업 성과 추적 . 많은 LLM에는 학생이나 회사 직원이 과정을 얼마나 잘 처리하는지 보여주는 대시보드가 있습니다. 참석률, 성공 가능성, 완료율에 대한 데이터를 제공합니다. 이러한 지표는 잠재적으로 실패하는 개인을 식별하고 소수 보고서에서 나온 것처럼 학문적 추구에 도움을 제공합니다.

• 온라인 등급 . 최신 LMS 제품은 온라인 과제 및 시험을 통해 학습자 평가를 자동화합니다. 이들의 도움으로 과제를 제출하고 온라인 퀴즈를 완료할 수 있습니다.

• 피드백 . 고급 시스템을 통해 학생들은 동료 및 교사와 피드백을 공유할 수 있습니다. 이 정보는 교육자가 접근 방식을 조정하고 학생이 개선해야 할 영역을 지적하는 데 도움이 됩니다.

• 비동기식 및 동기식 학습 . 일부 LMS는 슬라이드쇼, 온라인 강의, 실시간 토론, 사전 녹화된 비디오, 읽기 과제 등의 집단적 및 개별 콘텐츠를 사용하여 보다 포괄적인 교육 경험을 제공합니다.

LMS의 일반적인 유형

현재 조직에서 사용할 수 있는 학습 관리 시스템에는 7가지 유형이 있습니다. 이들의 선택은 교육 과정의 최종 목표와 개별 회사 및 기관의 요구 사항에 따라 달라집니다.

비공개 소스 LMS 제품은 유지 관리 및 업데이트와 관련하여 보다 여유로운 접근 방식을 제공합니다. 조직은 솔루션 비용을 지불하고 개발자가 나머지를 처리합니다. 이를 통해 교육자는 학문적 목표에 집중할 수 있습니다.

이에 상응하는 오픈 소스 LMS는 코드에 대한 자신의 길을 알고 있는 기관을 위한 선택입니다. 이는 엔지니어가 일부 기능을 추가하거나 제거할 수 있어 고도로 사용자 정의가 가능합니다. 극단적인 예로, 개인의 필요와 요구 사항에 맞게 제품을 맞춤화하는 것이 가능합니다.

직원 수가 500명 이상인 조직은 엔터프라이즈 시스템 으로 작업할 수 있습니다. 이러한 제품에는 추가 기능이 함께 제공되는 경우가 많습니다. 여기에는 토론 게시판, 게임화 요소, 팀 학습 도구, 분석 제품군 및 학습 자료에 대한 다중 사용자 액세스가 포함됩니다.

또한 조직은 저작 도구를 제공하는 솔루션을 사용할 수 있습니다. 이는 기술 전문 지식이 전혀 없는 채택자에게 적합합니다. 또한 기관에서 학습 과정의 주요 요소로 실습을 활용하여 처음부터 구축된 과정을 요구하는 경우에도 현명한 선택입니다.

가장 안전하지만 통합하기 가장 어려운 유형은 LMS를 설치 해야 합니다. 조직은 서버와 물리적 위치 범위 내에서 이를 추가해야 합니다. 이러한 제품은 높은 사용자 정의 가능성과 개인 정보 보호 조치 덕분에 복잡한 설치 및 업데이트 프로세스를 보완합니다.

목록의 마지막 두 가지 유형은 호환 가능한 LMS 솔루션과 호환되지 않는 LMS 솔루션입니다. 이름에서 알 수 있듯이 이러한 제품 중 하나는 다른 소프트웨어와 쌍을 이룰 수 있지만 다른 제품은 이 기능을 지원하지 않습니다.

첫 번째 경우 LMS는 Zoom, Google Meet, BambooHR과 같은 앱과 페어링될 수 있습니다. 두 번째 경우, 애플리케이션은 일반적으로 모든 기본 기능을 제공하지만 다른 솔루션과 통합할 수 없습니다.

학습 관리 시스템의 AI 이해

최신 LMS 솔루션은 교육자가 강의 자료를 구성하고 제공하는 데 도움이 됩니다. 그러나 대부분 모든 학생에게 동일한 학습 경로를 제공하므로 교육자에게는 최적의 접근 방식이 아닐 수 있습니다. 다행스럽게도 인공 지능의 등장은 모든 제품에 적용할 수 있는 단일 제품에 대한 대안이 있음을 의미합니다.

이제 LMS 제품은 무의미한 정보 저장소가 아닌 인간과 가까운 수준에서 생각할 수 있는 능력을 갖게 되었습니다. 이는 리플리컨트 수준의 인텔리전스는 아니지만 LMS 솔루션이 정보를 이해 및 분석하고, 예측하고, 요청에 응답할 수 있게 해줍니다.

교육 기술 환경에서 AI 기반 솔루션은 일상적인 작업을 처리하고 학습 프로세스를 개선하는 데 도움을 줍니다. 표준 LMS 제품과 AI 기반 솔루션을 비교하면 다음과 같습니다.

LMS 솔루션에 사용되는 AI 구성 요소

고급 학습 관리 시스템은 태양 아래에서 모든 유형의 AI를 사용하지 않습니다. 여러 인공 지능 구성 요소를 통해 애플리케이션은 특정 작업을 수행할 수 있습니다.

• 데이터 수집 . LMS 제품은 이 기술을 사용하여 대규모 데이터 세트에서 정보를 추출합니다. 이를 통해 학생의 학습 패턴, 성과 및 참여에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

• 델 학습 . 딥 러닝을 통해 이러한 시스템은 방대한 양의 정보를 분석하여 관련 콘텐츠를 추천하고, 음성 언어를 텍스트로 변환하고, 시각 장애인을 위한 이미지를 설명합니다.

• 기계 학습 . 이 기술을 통해 LMS 제품은 경험을 통해 학습하고 개선할 수 있습니다. 이러한 기능은 학업 결과를 예측하는 학생 데이터의 맞춤형 콘텐츠 추천 및 분석 패턴으로 이어집니다.

• 자연어 처리 . NLP 영역은 인공지능으로 교육 솔루션 제공 인간의 말을 이해하고, 해석하고, 생산합니다. LMS 프로그램은 이를 사용하여 답변, 지침, 피드백 및 성적을 제공합니다.

• 감정 분석 . 이 기술은 시스템이 텍스트 데이터의 감정을 해석하고 분류하는 데 도움이 됩니다. 학생들이 수업 자료에 만족하는지, 혼란스러워하는지, 좌절하는지 알려줍니다. 강사는 이 정보를 사용하여 교육 과정을 개선합니다.

LMS 솔루션의 주요 AI 애플리케이션 및 이점

AI 기반 교육기술 솔루션 교육자와 학생 모두의 학습 경험을 향상시키는 여러 가지 응용 프로그램이 있습니다.

1. 관리 자동화 . LMS 제품에 사용되는 AI 구성 요소는 학생 등록, 일정 관리 및 보고를 간소화합니다. 이를 통해 교육자는 학습 콘텐츠 개선과 같은 보다 시급한 작업에 집중할 수 있습니다.

   
   

2. 자동 채점 및 피드백 . 인공 지능 알고리즘은 단 몇 초 만에 작성된 에세이, 응답 및 테스트를 평가합니다. 그들은 개인의 지식을 향상시킬 수 있는 영역을 지적하면서 개인적인 피드백을 제공합니다.

   
   

3. 더 나은 접근성 . AI 기반 LMS 솔루션은 장애인에게 콘텐츠를 적용합니다. 예를 들어 시력이 좋지 않은 사람들을 위해 텍스트를 오디오 파일로 변환합니다.

   
   

4. 향상된 협업 . 이러한 제품은 학생과 교육자 간의 작업을 개선합니다. 예를 들어 토론 주제를 제공하거나 중재하여 협업을 존중하고 생산적으로 유지합니다.

   
   

5. 지능형 튜터링 . AI 기반 LMS를 활용하면 1:1 학습지원이 가능합니다. 학생들은 강사를 기다리지 않고 문제 해결, 개념, 과목에 대한 지도를 받습니다.

   
   

6. 맞춤형 학습 . AI 알고리즘이 학업성취도, 선호도, 진도 등을 분석해 개인 콘텐츠를 제작한다. 이는 학생들의 참여를 유지하고 학습 자료를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

   
   

7. 예측 분석 . LMS 제품에서 인공 지능 구성 요소는 학생 성과, 참여도, 출석률 및 기타 요인을 기반으로 결과를 예측합니다. 이 분석은 과정에 실패하거나 중퇴할 위험이 있는 사람들을 식별하는 데 도움이 됩니다.

   
   

8. 맞춤형 콘텐츠 제작 . 마지막으로, AI로 강화된 학습 관리 시스템을 사용하면 개인의 현재 강좌 이해를 바탕으로 고유한 자료, 테스트, 퀴즈 및 학습 목표를 만들 수 있습니다.

LMS AI의 미래는 어떻게 될까요?

현재 학습 관리 시스템은 다양한 인공 지능 분야의 발전에 큰 영향을 받습니다. 이러한 발전 외에도 여러 기술 동향이 이러한 솔루션의 다음 단계를 결정하게 될 것입니다.

앞으로 AI 기반 LMS 제품은 게임화 기술을 사용하여 더욱 몰입감 있고 동기 부여되며 매력적인 학습 경험을 제공할 것입니다. 경쟁과 보상, 협력을 통해 교육을 더욱 효과적이고 즐겁게 만들 것입니다. Duolingo, Kahoot, Quizlet과 같은 앱은 이미 이러한 기술을 사용하고 있으며 그 장점을 보여주고 있습니다.

LMS 솔루션에 AI를 사용하면 학생들 간의 협력이 더욱 강화될 것입니다. LMS 제품은 보다 생산적인 교육 과정을 위해 동료 및 스터디 그룹을 추천할 수 있습니다. 학습 관리 시스템은 또한 실시간 메시징, 토론 포럼, 화상 대화와 같은 소셜 기능을 사용하여 학습 환경을 더욱 상호 연결하게 만듭니다.

마지막으로 AI 기술을 LMS 제품에 광범위하게 통합하면 모든 참가자에게 매우 맞춤화된 교육 경험이 제공될 것입니다. 이를 통해 학업 성취도가 향상되고 졸업률도 높아질 것입니다. 가장 좋은 점은 솔루션이 맞춤형 교육 프로세스를 제공하고 조직 측의 추가 비용 없이 이를 조정할 수 있다는 것입니다.

결론

AI 기반 LMS 제품의 최신 사례에서 보여주는 발전은 학습 과정에 참여하는 학생과 조직을 위해 실용적일 뿐만 아니라 저렴하고 간소화된 고품질 교육의 잠재력을 보여줍니다.

적응형 학습 과정은 모든 종류의 필요와 선호도를 가진 사람들을 위한 엄격한 교육 시스템과 개방형 학습을 처리하는 데 도움이 될 것입니다.