Panoramica

Captivate Prime include una nuova pagina principale per Allievi, moderna, maggiormente basata sui contenuti e personalizzata in base alle loro preferenze. I consigli per l’apprendimento basati sull’intelligenza artificiale mirano a migliorare il coinvolgimento degli Allievi e a identificare e ad affrontare le lacune.

L’algoritmo di raccomandazione è progettato per raccogliere più fonti di input, tra cui i dati di settore sui ruoli di lavoro, i titoli e le descrizioni che Adobe ha ricavato dai propri partner. Questi dati vengono quindi utilizzati per addestrare gli algoritmi dell’intelligenza artificiale di Adobe in modo che Captivate Prime possa creare una mappa in grado di collegare le competenze allineate al settore a titoli e/o designazioni professionali. Questo diventa un input dell’algoritmo di raccomandazione

Captivate Prime utilizza quindi algoritmi di modellazione degli argomenti per analizzare i contenuti della formazione all’interno di un account e associarli alle competenze.

Captivate Prime utilizza i dati delle attività dei colleghi come un altro segnale per guidare l’algoritmo per la produzione di consigli in modo personalizzato. Qui vengono utilizzate attività come l’iscrizione, il completamento e qualsiasi feedback esplicito fornito dagli Allievi.

Inoltre, Captivate Prime utilizza informazioni esplicite e implicite raccolte dai singoli Allievi per personalizzare ulteriormente i consigli. Un Allievo potrà indicare le proprie aree di interesse esplicitamente attraverso le iscrizioni e Captivate Prime riceverà queste informazioni implicitamente in base a come poi l’Allievo inizia a frequentare i corsi di formazione.

Infine, l’Amministratore potrà inoltre influenzare l’algoritmo per la produzione di consigli utilizzando gli attributi dell’Allievo che Captivate Prime dovrebbe considerare durante la definizione dei gruppi di colleghi e anche mettendo in evidenza effettivamente i corsi di formazione per gruppi di utenti specifici.