이 기사에서 나는 "온라인 학습의 부상"을 공유했습니다.
지난 19년 동안 사람들에게 새로운 기술을 배울 수 있는 가능성을 제공하기 위해 인터넷과 교육이 통합되면서 온라인 학습이 크게 성장했습니다. 온라인 학습은 COVID-XNUMX 전염병 이후 사람들의 삶에서 더욱 중요해졌습니다.
전염병으로 인해 학교, 대학 및 기업이 원격으로 운영되어 온라인 학습의 사용이 증가했습니다.
대유행 이전에도 Research and Markets는 온라인 교육 시장이 350년까지 2025억 달러의 가치가 있을 것으로 예측했으므로 COVID-19가 비즈니스 성장에 미치는 영향을 연구한 후 수치가 수정될 수 있습니다.
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온라인 학습의 부상
시장 소개
Udemy, Coursera, 린다, 스킬 쉐어및 Udacity의 수백만 명의 개인에게 서비스를 제공하는 온라인 학습 시스템의 몇 가지 예에 불과합니다. 다양한 사용자 카테고리도 플랫폼에 영향을 미치고 있습니다.
Skillshare는 애니메이션, 사진 및 라이프스타일 과정을 제공하여 창작자를 대상으로 하는 반면 Coursera는 대학 과정에 대한 액세스를 제공하여 학계를 대상으로 합니다.
일류 대학도 온라인 과정을 제공하여 교육을 민주화하고 있습니다. 컴퓨터 과학, 공학, 수학, 비즈니스, 예술 및 개인 개발 분야의 온라인 과정은 다음 사이트에서 제공됩니다. Stanford University 그리고 하버드 대학교.
이 모든 통계는 한 가지를 지적합니다. 사람들은 온라인으로 공부하기를 열망합니다. 세계의 빠른 변화는 이러한 요구와 다양한 그룹의 사람들을 위한 광범위한 플랫폼 가능성을 가진 산업의 급속한 성장에 대한 설명일 수 있습니다.
Udemy의 사장인 Darren Shimkus는 최근 50천만 달러의 자금 조달 라운드에서 “학습자들에게 가장 큰 문제는 어떤 인재가 부상하고 있는지, 그들이 세계 경제에서 최고로 경쟁하기 위해 무엇을 할 수 있는지 파악하는 것입니다.”라고 말했습니다.
우리는 XNUMX~XNUMX년 전만 해도 가치가 있던 재능이 이제는 쓸모가 없어질 정도로 빠르게 변화하는 세상에 살고 있습니다. 사람들은 당황하고 무엇을 배워야 할지 모릅니다.
현재 온라인 학습은 사람과 기업이 세계의 이러한 급격한 변화를 수용할 수 있는 강력한 촉매제임이 입증되고 있습니다.
온라인 교육의 이점
이러한 온라인 학습 비즈니스는 모두 대량의 사용자 데이터를 보유하고 있어 이를 활용할 수 있습니다. 기계 학습 사람들의 학습 패턴을 개선하기 위한 알고리즘.
패턴 인식은 기계 학습 알고리즘에서 각 개인에 맞게 자료를 개인화하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 학생이 코스 전반에 걸쳐 개념에 대해 어려움을 겪을 때 플랫폼은 학습자를 돕기 위해 보다 구체적인 정보를 제공하도록 e-러닝 콘텐츠를 변경할 수 있습니다.
다른 온라인 학생이나 사이트 자체에서 제공하는 플랫폼의 빠른 피드백 루프는 학습 곡선을 늘리는 데 도움이 됩니다. 이것은 또한 소심하거나 과묵한 사람들이 대면 회의에서보다 더 쉽게 학급 토론에 참여할 수 있도록 합니다.
또 다른 중요한 이점은 시간 절약입니다. 사람들은 자신의 편의에 따라 일정을 조정하여 스스로를 확장할 수 있습니다. 이는 기업가가 지식 자산을 신속하게 확장할 수 있는 엄청난 잠재력을 창출합니다.
"온라인 학습 비즈니스가 빠른 속도로 성장함에 따라 최신 발전을 파악하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다." 비즈니스를 빠르게 확장하기 위해 기업가는 마스터마인드, 코칭 및 완성 프로그램을 찾을 수 있습니다.
이것은 온라인 학습의 힘을 믿는 독일의 저명한 코칭 컨설턴트인 Javid Niazi-Hoffmann이 말합니다.
시장의 빠른 확장에 기여하는 또 다른 요소는 온라인 학습의 비용 구조입니다. 온라인 과정은 통근 비용이 없기 때문에 기존 과정보다 저렴하고 교과서 등 필수 과정 자료를 무료로 다운로드할 수 있는 경우도 있습니다.
온라인 학습이 미래의 방식이며 필연적으로 전통적인 교실 학습을 대체할 것이라는 점은 부인할 수 없는 것 같습니다. 모바일 플랫폼은 더 많은 사람들이 온라인 학습의 혜택을 받을 수 있도록 하여 많은 양의 데이터를 생성합니다.
그런 다음 기계 학습은 이 데이터를 사용하여 코스 콘텐츠에 대한 개인화된 솔루션을 제공합니다.
가상 현실(VR/AR)이나 더 발전된 기계 학습 알고리즘과 같은 미래의 온라인 학습 구조에서 더 많은 요소가 학습을 더욱 민주화하는 것을 보는 것은 놀라운 일이 아닙니다.
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