تاریخ : Thu 18 Apr 2024 - 03:11
کد خبر : 189727
سرویس خبری : دانشگاه

بازار 348 میلیارد دلاری در فناوری‌های آموزشی 2031

فناوری‌های آموزشی به توسعه آموزش‌های دانشگاهی منجر می‌شوند؛

بازار 348 میلیارد دلاری در فناوری‌های آموزشی 2031

هدف از فناوری مدرن، توانمندسازی فردی به‌واسطه تجربه یادگیری منحصربه فرد متناسب با نیازهای فکری و فیزیکی است. در قالب فناوری‌های آموزشی، کلاس‌های سنتی از نظر فنی پیشرفته‌تر می‌شوند و به استادان راه‌حل‌های جدیدی برای تعامل و مشارکت با دانشجویان ارائه می‌دهند.

ندا اظهری، مترجم: آینده آموزش عالی به سرعت در حال تغییر و تحول است و فناوری نقش مهم و غیرقابل انکاری را در این میان ایفا می‌کند. فناوری آموزشی محرک اصلی محیط‌های یادگیری فردی، شهودی و عملی در گروه‌های یادگیری است که امروزه به بخش جدایی‌ناپذیر ارائه آموزشی تبدیل شده است. در دو دهه گذشته، استفاده مدرن، پویا و خلاقانه از فناوری در کلاس‌های درس نه‌تنها شیوه و روش یادگیری کلی‌نگر را متحول کرده، بلکه استادان دانشگاهی را نیز توانمند کرده تا مواد آموزشی سفارشی را برای دانشجویان خود ارائه دهند. هدف از فناوری مدرن، توانمندسازی فردی به‌واسطه تجربه یادگیری منحصربه فرد متناسب با نیازهای فکری و فیزیکی است. در قالب فناوری‌های آموزشی، کلاس‌های سنتی از نظر فنی پیشرفته‌تر می‌شوند و به استادان راه‌حل‌های جدیدی برای تعامل و مشارکت با دانشجویان ارائه می‌دهند. در‌عین‌حال مفاهیمی چون یادگیری و آموزش‌های هیبریدی، ترکیبی و از راه دور در‌حال افزایش است و به دانشجویان راه ارزشمندی برای دسترسی به استادان و منابع ارائه می‌دهد. جلوتر حرکت کردن از این چشم‌انداز در‌ حال تحول به معنای توجه به روندهایی است که فضای فناوری آموزشی را متحول می‌کند. در‌حالی‌که پیش‌بینی نسبت به آنچه قرار است در آینده در فضای آموزشی اتفاق بیفتد، دشوار است، اما می‌توان الگوها و تغییرات تاثیرگذار بر چشم‌انداز امروز را رصد کرد.

رشد 19 درصدی بازار فناوری‌های آموزشی

صنعت فناوری آموزشی همواره در ‌حال رشد است و مدام بر ارزش آن افزوده می‌شود. اندازه بازار جهانی فناوری‌های آموزشی در سال 2024 به حدود 122 میلیارد دلار خواهد رسید. گمانه‌زنی‌های صورت گرفته بین سال‌های 2024 تا 2031 حکایت از میانگین رشد سالانه 19.1 درصدی است به‌طوری که انتظار می‌رود بازار این فناوری‌ها تا سال 2031 به رقمی بالغ بر 347 میلیارد و 883 میلیون دلار برسد. هوش مصنوعی در فناوری‌های آموزشی به استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی در زمینه آموزش اشاره دارد. این شامل استفاده از سیستم‌های کامپیوتری است که می‌توانند کارهایی را مانند یادگیری، حل مساله و تصمیم‌گیری در محیط‌های آموزشی انجام دهند. هوش مصنوعی در بازار جهانی فناوری‌های آموزشی جایگاه ویژه‌ای را به خود اختصاص داده و پیش‌بینی می‌شود که تا سال 2033 رقم این بازار به حدود 92 میلیارد و 90 میلیون دلار برسد. بازار این فناوری در سال 2023 حدود 3 میلیارد و 650 میلیون دلار برآورده شده است که بین سال‌های 2024 تا 2033 با میانگین رشد سالانه 38.1 درصدی همراه خواهد بود. علاوه‌ بر این، واقعیت مجازی و واقعیت افزوده در بازار آموزشی رقمی حدود 75 میلیارد دلار را تا سال 2023 در اختیار داشته است. پیش‌بینی می‌شود این بازار بین سال‌های 2024 تا 2033 میانگین رشد سالانه 20.26 درصدی را تجربه کند. این فناوری‌ها در تنظیمات آموزشی در حال ادغام هستند تا محیط‌های یادگیری را به محیط‌هایی فراگیر و تعاملی تبدیل کنند.

رواج آموزش‌های انعطاف‌پذیر و هیبریدی

از زمان آغاز همه‌گیری کرونا، گرایش به فرصت‌های یادگیری انعطاف‌پذیر در دنیا رشد قابل توجهی نشان می‌دهد. مدارس، دانشگاه‌ها و گروه‌های آموزشی به ارائه طیف وسیعی از دروس به دانشجویان و فراگیران پرداخته‌اند که هم در قالب کلاس‌های درس حضوری و مجازی ارائه می‌شوند. افزایش کاربرد فناوری‌های ابری، ویدئوکنفرانس و پلتفرم‌های مشارکتی مانند گروه‌ها، مسیر را برای دسترسی دانشجویان به آموزش در هر زمان و مکانی امکان‌پذیر می‌کند. در قالب یادگیری هیبریدی یا ترکیبی، دانشجویان فرصت دارند تا به بهترین شکل به آموزش‌ها دسترسی پیدا کنند. فراگیران در‌صورتی‌که امکان حضور در کلاس‌های حضوری را نداشته باشند، می‌توانند از راه دور در این کلاس‌ها حضور یابند. همین استفاده از فرآیند یادگیری منعطف، ادغام شده و ترکیبی، منجر به افزایش شمار فناوری‌های صوتی تصویری مانند کیت‌ها و دوربین‌های اتاق کنفرانس ویدئویی می‌شود. همچنین تقاضا برای ابزارهای انعطاف‌پذیری را افزایش داده که به استادان کمک می‌کند منابع خود را سازماندهی کنند.

موفقیت 98 درصدی آموزش‌های شخصی‌سازی شده

به گزارش hurix، مدل همگانی آموزش در دنیا به مرور رنگ می‌بازد و با افزایش یادگیری‌های فردی، سیستم آموزشی به‌سمت شخصی‌سازی شده پیش می‌رود. تصور کنید هوش مصنوعی، داده‌های دانشجویان را برای درک سبک‌های یادگیری تجزیه و تحلیل می‌کند، برنامه‌های درسی متناسب با آنها را ایجاد، بازی‌سازی را در فناوری آموزشی ترویج می‌کند و بازخوردهای هدفمند ارائه می‌دهد. این رویکرد سفارشی به دانشجویان کمک می‌کند به پتانسیل کامل خود دست یابند. گزارش مجمع جهانی اقتصاد در سال گذشته بیان می‌کند روش شخصی‌سازی شده مبتنی‌بر هوش مصنوعی در کلاس‌های درس آینده با ارائه منابع دسترسی باز و فضاهای مشارکتی امروز ضروری خواهد بود. استادان دانشگاه مدت‌هاست تلاش کرده‌اند دروس آموزشی را برای دانشجویان شخصی‌سازی کنند، اما اکنون می‌توانند این کار را در سطح فردی با ابزارهای جدیدی چون پلتفرم‌های یادگیری تطبیقی با الگوریتم‌های یادگیری ماشینی انجام دهند. این پلتفرم‌ها از داده‌های جمع‌آوری شده از منابع متعدد از‌جمله نمرات، سوابق حضور و غیاب، نتایج ارزیابی، بازخورد استادان و... برای ایجاد تجربیات یادگیری سفارشی برای هر دانشجو استفاده می‌کنند. شخصی‌سازی بیش از حد، در خارج از کلاس درس نیز اتفاق می‌افتد به‌طوری که دانشجویان از طریق کتاب‌های الکترونیکی، پادکست‌ها و سایر منابع موجود به‌صورت آنلاین درگیر فرآیند یادگیری می‌شوند. بررسی‌ها نشان داده‌اند دانشجویانی که آموزش‌های شخصی‌سازی شده دریافت می‌کنند 98 درصد نسبت به دیگر دانشجویان عملکرد یادگیری بهتری دارند.

انقلاب یادگیری فراگیر با واقعیت‌های مجازی و افزوده

واقعیت مجازی و واقعیت افزوده دیگر واقعیت‌هایی دور از دسترس و تخیلی نیستند، بلکه به فناوری‌هایی تبدیل شده‌اند که آموزش را متحول می‌کنند. پیشرفت‌های اخیر در قدرت محاسباتی و پردازش گرافیکی باعث شده این دو فناوری در حوزه فناوری‌های آموزشی به یک رقیب جدی برای پلتفرم‌های آموزشی آینده تبدیل شوند. تصور کنید یک قورباغه مجازی را در کلاس زیست‌شناسی تشریح کرده و در این کار تجربی در فضای مجازی مشترک همکاری می‌کنید. این کسب تجربه فراگیر که به‌واسطه استفاده از نوآوری‌های حوزه فناوری آموزشی و تعامل ایجاد شده، درک شما را عمیق‌تر کرده و موانع جغرافیایی را از بین می‌برد و یادگیری را در جهان گسترده می‌کند.

آموزش با دیدن فیلم در قالب آموزش‌های میکرو

«میکرولِرنینگ»، آموزش‌های میکرو یا «ریزآموزش» یک استراتژی آموزشی است که محتوای آموزشی را در تکه‌های کوچک به فراگیران ارائه می‌دهد تا به دانشجویان کمک کند اطلاعات بیشتری را کسب کنند. از این طریق، حفظ دانش در ذهن آنها تقویت می‌شود. برنامه‌های میکرولرنینگ از واحدهای یادگیری کوچک با محتوای فوق‌العاده سریع ازجمله فیلم‌ها، گرافیک‌ها و فعالیت‌های بازی‌سازی استفاده می‌کند. به عبارتی آموزش‌های میکرو یا همان میکرولرنینگ تکاملی از یادگیری مبتنی‌بر ویدئو است به این معنی که شامل گرافیک، متن، روایت صوتی و عناصر تعاملی بیشتری مانند آزمون‌ها یا نظرسنجی‌ها می‌شود. ایده این شیوه آموزشی این‌گونه است که پخش فیلم‌های کوتاه‌تر برای زبان‌آموز، به او اجازه می‌دهد اطلاعات را سریع‌تر از ویدئوهای طولانی‌تر استخراج کنند. برخلاف شیوه‌های آموزشی سنتی که تنها در 15 درصد موارد کمک‌کننده هستند، میزان ماندگاری مفاهیم آموخته شده را برای دانشجویان بین 70 تا 90 درصد بهبود می‌بخشد. این رویکرد که برای توسعه مهارت‌ها و یادگیری مادام‌العمر ایده‌آل است، دانش را در دنیای پرسرعت قابل دسترسی می‌کند.

اولویت با یادگیری‌های مبتنی‌بر مهارت

با توجه به رشد سریع بازار کار، مدارک تحصیلی سنتی دیگر نمی‌توانند تضمین‌کننده باشند. واقعیت تلخ این است که تا سال 2030 می‌توان 85 میلیون شغل را به شیوه‌های اتوماسیون جایگزین کرد. در عوض می‌توان انتظار داشت پلتفرم‌های یادگیری مبتنی‌بر مهارت افزایش یابند که دانشجویان را به مهارت‌های مورد تقاضا مانند علم داده، بازاریابی دیجیتال، امنیت سایبری و هوش مصنوعی در فناوری‌های آموزشی مجهز می‌کند. این پلتفرم‌ها، دوره‌های عملی، کمپ‌های آموزشی و گواهینامه‌ها را ارائه داده و تضمین می‌کنند فارغ‌التحصیلان این دوره‌ها آماده ورود به بازار کار هستند و برای پیشرفت در چشم‌انداز در حال تغییر فناوری آماده‌اند. هدف از ارائه یادگیری‌های مبتنی‌بر مهارت، تجهیز دانشجویان به مهارت‌هایی است که بتوانند خارج از دانشگاه از آن استفاده کنند. این یادگیری‌ها چه برای دانشجویان رشته‌های STEM و چه افراد به‌صورت متفرقه که در زندگی به این مهارت‌ها نیاز دارند، کاربردی است و گاهی می‌تواند تحولی در مسیر زندگی آنها ایجاد کند.

فناوری ویدئویی پیشرفته راهی برای یادگیری صوتی و بصری

صحبت از منابع یادگیری بصری و ویدئوکنفرانس به بخش روزمره کلاس‌های درس مدرن به‌ویژه در عصر آموزش الکترونیکی تبدیل شده است. در گذشته، بسیاری از راه‌حل‌های مبتنی‌بر ویدئوکنفرانس به‌طور انحصاری برای استادان طراحی نشده بود و دانشگاه‌ها مجبور بودند با استفاده از وب‌کم‌ها، میکروفون‌های استاندارد با عملکرد محدود سازگار شوند. در‌حال‌حاضر دوربین‌های حرفه‌ای PTZ طراحی شده‌اند که برای آموزش از راه دور، ضبط سخنرانی‌ها و موارد دیگر ایده‌آل هستند. این ابزارها می‌توانند عملکردهای پخش زنده و پخش زنده پیشرفته را ارائه دهند که به استادان اجازه می‌دهد به صدها دانشجو در زمان واقعی دسترسی پیدا کنند. علاوه ‌بر این، برخی دیگر از این فناوری‌های پیشرفته مانند فناوری ردیابی خودکار برای اخذ اطلاعات حیاتی عرضه می‌شوند. استادان حتی قادرند ویدئوهای خود را نیز حاشیه‌نویسی کرده و با کمترین تلاش، آنها را با دانشجویان از طریق پلتفرم‌های یادگیری آنلاین به اشتراک بگذارند.

آموزش نوین با کمک هوش مصنوعی

بدون شک یکی از مهم‌ترین روندهایی که آینده تمام صنایع را شکل می‌دهد، هوش مصنوعی بوده که جهان را به کلی تغییر داده است. فناوری‌های هوش مصنوعی این قدرت را دارند که به روش‌های مختلف از استادان و دانشجویان حمایت کنند. این فناوری‌ها قادرند به‌طور خودکار جریان‌های ویدئویی را تقویت کنند. برخی دوربین‌ها حتی دارای کنترل‌کننده ژست‌های حرکتی هستند تا مدت زمانی را که استادان صرف تعامل مستقیم با فناوری می‌کنند، به حداقل برسانند. پلتفرم‌های آموزش الکترونیکی مبتنی‌بر هوش مصنوعی می‌توانند به مدیران دانشگاهی کمک کنند رفتار و داده‌های به‌دست آمده از دانشجویان را درک کنند تا تجربه کسب کرده را با نیازهای منحصربه‌فرد هر فرد تطبیق دهند. به لطف ابزارهای مولد هوش مصنوعی مانند ChatGPT، امکانات و تجهیزات می‌توانند دستیاران هوش مصنوعی ایجاد کنند که قادر به پاسخگویی فوری به پرسش‌های دانشجویان باشند. هوش مصنوعی حتی می‌تواند کارهای اداری مانند مدیریت دوره و نمره‌دهی را به‌طور خودکار انجام دهد و به استادان این امکان را می‌دهد زمان بیشتری را روی تعاملات معنادار با دانشجویان صرف کنند. همان‌گونه که الگوریتم‌های هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می‌دهند، این روند احتمالا برای فضای فناوری آموزشی حیاتی‌تر می‌شود.

افزایش استفاده از تحلیل یادگیری و داده‌سازی

وقتی نوبت به فناوری‌هایی می‌رسد که از یادگیری پشتیبانی می‌کنند، بلاکچین نسبت به سایر فناوری‌ها برجسته‌تر است. این فناوری در حال یافتن کاربردهای جدید در حصول اطمینان از به اشتراک‌گذاری ایمن سوابق و دستاوردهای دانشجویان بین موسسات است. فرآیندهای اداری را تسهیل و اعتبار مدارک آموزشی را افزایش می‌دهد. سایر ویژگی‌های مرتبط با داده‌ها مانند تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده یا شبیه‌سازی سناریوها می‌تواند به استادان کمک کند روش‌های خود را به‌طور موثرتری تطبیق دهند و آموزش را با نیازها و نقاط قوت خاص هر دانشجو تطبیق دهند. بنابراین، این بلاکچین و تجزیه و تحلیل تنها برای ردیابی به کار نمی‌آید و به عبارتی، رویکرد شخصی‌سازی‌تری را برای آموزش و یادگیری ارائه می‌کند.