Recomendación basada en Inteligencia artificial

Información general

Captivate Prime incluye una nueva página de inicio de alumno moderna, más orientada al contenido y personalizada según las preferencias del alumno. Las recomendaciones de aprendizaje basadas en Inteligencia artificial tienen como objetivo mejorar la participación del alumno e identificar y solucionar las lagunas de aprendizaje.

El algoritmo de recomendación se ha diseñado para admitir varias fuentes de entrada, incluidos datos del sector sobre las funciones de trabajo, los cargos y las descripciones que Adobe ha obtenido de sus socios. A continuación, estos datos se utilizan para formar algoritmos de inteligencia artificial de Adobe, de modo que Captivate Prime pueda obtener un mapa que conecte las aptitudes alineadas con el sector a títulos de trabajo o designaciones. A continuación, esto se convierte en una entrada en el algoritmo de recomendación.

Captivate Prime utiliza a continuación algoritmos de modelado de temas para analizar el contenido de formación de una cuenta y asignarlo a las aptitudes.

Captivate Prime utiliza los datos de actividad de los compañeros como otra señal para impulsar el algoritmo de recomendación de forma personalizada. Aquí se utilizan actividades como la inscripción, la finalización y cualquier comentario explícito proporcionado por los alumnos.

Además, Captivate Prime utiliza información explícita e implícita recopilada de alumnos individuales para personalizar aún más las recomendaciones. Un alumno podrá indicar explícitamente sus áreas de interés mediante inscripciones y Captivate Prime recibirá esta información implícitamente en función de cómo el alumno termine realizando los cursos de formación.

Por último, el administrador también podrá influir en el algoritmo de recomendación mediante atributos del alumno que Captivate Prime debería tener en cuenta al definir grupos de compañeros y también al destacar los cursos de formación para grupos de usuarios específicos.  

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