AI-basierte Empfehlung

Übersicht

Captivate Prime 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 Captivate Prime eine Karte erstellen kann, die branchenorientierte Kenntnisse mit Tätigkeitsbezeichnungen und/oder Einstufungen verbindet. Dies wird dann zu einer einzigen Eingabe in den Empfehlungsalgorithmus.

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

Captivate Prime 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 Captivate Prime von einzelnen Teilnehmern gesammelte explizite und implizite Informationen, um Empfehlungen weiter zu personalisieren. Ein Teilnehmer kann seine Interessensbereiche explizit über Registrierungen angeben, und Captivate Prime erhält diese Informationen implizit basierend darauf, wie der Teilnehmer am Ende die Schulungen absolviert.

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