Kuinka tekoäly muuttaa LMS:ä: Miksi SCORM hidastaa yritysten oppimisen tulevaisuutta

SCORM-legacystandardi (Sharable Content Object Reference Model) on ollut yritysten e-oppimisen perusta vuosikymmenien ajan ja se on mahdollistanut koulutusohjelmien toiminnan ympäri maailmaa.

Mutta nykyään, jolloin oppimisalustat ovat nopeita ja tekoälyllä ajettuja, onko tämä vanha standardi edelleen tarpeen? Lyhyt vastaus: ei todellakaan. Tässä on syy, miksi tekoälyllä varustetut edtech-alustat voittavat vanhentuneet SCORM-järjestelmät, jotka eivät ole enää yhteensopivia innovaatioiden kanssa.

SCORMin haitat tekoälyn aikakaudella

Pikainen muistutus SCORMista: luotu vuonna 2000, tämä standardi oli suunniteltu kertomaan e-oppimisen kehittäjille, miten heidän tulisi kirjoittaa koodinsa, jotta se toimisi muiden oppimishallintajärjestelmien (LMS) kanssa. Tuolloin SCORM oli varmasti suuri askel eteenpäin, mahdollistaen kurssien yhteensopivuuden ja uudelleenkäytön eri oppimishallintajärjestelmien välillä.

Mutta teknologia kehitettiin 25 vuotta sitten – vuosikymmeniä ennen tekoälyn innovaatioita – eikä se ole pysynyt mukana modernien oppimistarpeiden kanssa. SCORMin jähmeä rakenne tekee siitä tekoälyllä ajettujen oppimisalustojen kanssa yhteensopimattoman, estäen ominaisuuksia kuten sopeutuvat polut, reaaliaikainen palaute ja reaaliaikainen analytiikka – vaikka tekoäly tarjoaa nyt valtavat mahdollisuudet yritysten e-oppimiselle ja perehdytykselle.

Tekoälyn mahdollisuuksien menetys yritysten koulutuksessa

Ongelmaa lisää se, että useimmat LMS:t on rakennettu SCORMin ympärille ja usein niissä puuttuu moderni API-tuki, tekoälyvalmius tai integraatiomahdollisuudet. Tämä hidastaa sopeutuvien järjestelmien, datajohtoisten oppimisanalytiikkojen ja generatiivisen tekoälyn omaksumista – vaikka tekoäly on jo tuttu lähes kaikille työntekijöille (94%) ja johtoryhmille (99%).

Tämä johtaa hajanaisiin oppimiskokemuksiin ja vaikeuttaa tulosten seuraamista ja analysointia järjestelmien välillä, vähentäen L&D:n strategista vaikutusta. Monet yritykset viivästyttävät alustojen vaihtamista havaittujen kustannusten ja häiriöiden vuoksi, mutta tämä vain pidentää vanhentuneiden, vähemmän tehokkaiden prosessien käyttöä – aiheuttaen piileviä taloudellisia tappioita ja vähentäen sitoutumista.

Menetetty mahdollisuus on valtava: tutkimus Journal of Governance and Regulation -julkaisussa osoitti, että tekoälyllä varustetut työkalut lisäävät suoraan työntekijöiden uskollisuutta. Kun työntekijät näkevät aidot kasvumahdollisuudet, tuettuna älykkäillä työkaluilla ja mitattavilla edistysaskelilla, heistä tulee tyytyväisempiä ja sitoutuneempia.

SCORMin perintö pitää yrityksiä jumiuduttuna

Vaikka niin on, suuret yritykset luottavat edelleen vahvasti tähän standardiin: SCORM-yhteensopiva LMS-ohjelmisto on arvioitu 1,2 miljardiin dollariin vuonna 2024. Samaan aikaan SCORM Cloud -data Rustici Softwarelta osoittaa, että miljoonia kursseja käynnistetään kuukausittain, ja SCORM 1.2 edelleen kattaa noin 75% kursseista vuonna 2023.

Pääsyyt ovat tottumus ja perintö. Software Advice -tutkimus 150 yrityksen LMS-käyttäjältä osoitti, että tärkeimmät syyt olivat LMS-yhteensopivuus (32%), pitkäaikainen käyttö (28%) ja tekninen vakaus (17%).

Tuloksena yritykset ovat hitaita päivittämään e-oppimistaan modernilla tekoälyllä – koska heillä on kymmeniä tuhansia SCORM-kursseja kirjastossaan. Heidän koko koulutusarkkitehtuuri on rakennettu SCORMille, ja vuosien perintö pitää heidät jumiuduttuna.

Uudet tekoälyllä varustetut edtech-alustat muuttavat sääntöjä

Mutta ala on alkamassa vapautua jumiutuneesta tilastaan. Aalto uusia, innovatiivisia edtech-yrityksiä ja startup-yrityksiä on rakentamassa SCORM-vapaita LMS-alustoja alusta alkaen, joissa on tekoälylliset kokemukset ydintään.

Näiden alustojen ominaisuudet ovat vaikuttavia. Otetaan esimerkiksi tekoälylliset tietokannat. Ladataan kaikki koulutusmateriaalit, sisäiset asiakirjat ja roolikohtaiset tiedot, ja työntekijät voivat saada välittömästi tarkat vastaukset omasta sisällöstään. Se parantaa tuottavuutta yhdenmukaisen tiedon jakamisen, nopeamman päätöksenteon, suuremman työntekijöiden autonomian ja parantuneen asiakaspalvelun kautta.

Tekoälylliset alustat voivat myös arvioida taitoja ja tunnistaa aukkoja simulaatioita käyttäen, jotka on räätälöity yrityksen tuotteeseen ja asiakkaan käyttäytymiseen. Jotkut suuret yritykset ovat jo ottaneet tämän lähestymistavan käyttöön. Johnson & Johnson esimerkiksi käyttää tekoälyä arvioidakseen henkilöstöä ja ehdottaa räätälöityjä oppimispolkuja, kun taas Bank of America käyttää tekoälysimulaatioita kouluttaakseen työntekijöitään todellisissa tilanteissa.

Tekoälyllisen oppimisen tarjoama personalisointi on suuri etu, jolla on suora vaikutus työntekijöiden menestykseen. Vuoden 2024 LinkedIn Workplace Learning Report -raportin mukaan yksi työntekijöiden ilmoittamista syistä, miksi he viettäisivät enemmän aikaa oppimiseen, oli: “Jos se on räätälöity minun kiinnostuksiini ja urani tavoitteisiin.”

Jotkut alustat käyttävät myös hybridilähestymistapaa: ne säilyvät SCORM-yhteensopivuuden ja integroivat tekoälytyökalut. Tämä mahdollistaa yritysten säilyttää olemassa olevan SCORM-sisällön ja saada samalla tekoälyllisiä parannuksia oppimisen laatuun ja näkymiin. Kuitenkin se ei voi kilpailla täysin tekoälyllisten alustojen tehokkuuden kanssa.

Vaiheittainen siirtymä SCORMista tekoälylliseen koulutukseen

Jos yrityksesi haluaa siirtyä pois SCORMista ilman vanhan e-oppimissisällön hylkäämistä, sinun ei tarvitse tehdä sitä kaikkea kerran. Älykkäin tapa edetä on ottaa se vaiheittain.

Ensimmäinen vaihe on ottaa hybridiratkaisu. Valitse moderni oppimisjärjestelmä, joka toimii sekä SCORMin että tekoälyllisten ominaisuuksien kanssa. Tällä tavoin voit jatkaa olemassa olevien kurssien käyttöä ja lisätä tekoälytyökaluja päälle. Varmista, että uusi järjestelmäsi voi yhdistää helposti HR- ja liiketoimintajärjestelmiin API:n kautta, jotta voit parantaa datakuljetusta ja raportointia välittömästi.

Seuraavaksi aloita vaiheittainen siirtymä tekoälylliseen sisältöön. Testaa uusia tekoälyllisiä moduuleja vaikuttavilla aloilla, kuten perehdytyksessä tai tärkeiden taitojen koulutuksessa, joissa ominaisuuksia kuten virtuaaliohjaajat ja reaaliaikainen analytiikka tekevät suurimman eron. Ajan myötä korvaa vanhemmat SCORM-moduulit tekoälyllisillä, keskittyen aloille, joilla analytiikka osoittaa suurimmat hyödyt sitoutumisessa ja tuloksissa.

Vähentääksesi häiriötä ja kustannuksia, toteuta muutokset vaiheittain. Aloita yhdellä tiimillä tai osastolla, korjaa ongelmat ja jaa tulokset ennen laajentamista. Säilytä perintösisältö saatavilla, jotta mitään ei menetetä, mutta vaihda se pois, kun uudempi materiaali osoittaa arvonsa.

Lopputunnustelut SCORMin jättämisestä

SCORMin jättäminen on sekä mielentila- että tekninen muutos. Tekoäly tekee oppimisesta nopeampaa, älykkäämpää ja henkilökohtaisempaa. Voittajat ovat yritykset, jotka kohdellaan koulutusta elävänä asiana, ei pölyisenä arkistona. Investoi ihmisiin rakentamalla koulutusta, joka auttaa heitä kasvamaan, ajattelemaan ja pysymään. Todellinen riski ei ole muutos, vaan se, että jäädään paikoilleen.