AI-basierte Empfehlung

Learning Manager enthält eine brandneue Teilnehmer-Startseite, die modern, inhaltsorientierter und den Wünschen des Teilnehmers entsprechend personalisiert ist. AI-basierte Lernempfehlungen zielen darauf ab, das Engagement der Teilnehmer zu verbessern, Lernlücken zu erkennen und sie zu beheben.

Der Empfehlungsalgorithmus ist darauf ausgelegt, mehrere Eingabequellen zu verwenden, einschließlich Branchendaten zu Arbeitsrollen, Titeln und Beschreibungen, die Adobe von seinen Partnern bezogen hat. Mit diesen Daten werden dann die AI-Algorithmen von Adobe geschult, sodass Learning Manager eine Karte erstellen kann, die branchenorientierte Kenntnisse mit Tätigkeitsbezeichnungen und/oder Einstufungen verbindet. Dies wird dann zu einer einzigen Eingabe in den Empfehlungsalgorithmus.

Learning Manager analysiert dann mit Themenmodellierungsalgorithmen die Schulungsinhalte innerhalb eines Kontos und ordnet sie den Kenntnissen zu.

Learning Manager verwendet Peer-Aktivitätsdaten als ein weiteres Signal, um den Empfehlungsalgorithmus personalisiert zu steuern. Hier werden Aktivitäten wie Registrierung, Abschluss und explizites Feedback der Teilnehmer verwendet.

Darüber hinaus verwendet Learning Manager von einzelnen Teilnehmern gesammelte explizite und implizite Informationen, um Empfehlungen weiter zu personalisieren. Teilnehmende können ihre Interessensbereiche explizit über Registrierungen angeben, und Learning Manager erhält diese Informationen implizit basierend darauf, wie die Teilnehmenden am Ende die Schulungen absolvieren.

Schließlich kann der Administrator den Empfehlungsalgorithmus auch mithilfe von Teilnehmerattributen beeinflussen, die Learning Manager beim Definieren von Peer-Gruppen berücksichtigen sollte, und indem er Schulungen für bestimmte Benutzergruppen hervorhebt.