Rapid innovations in AI and large language models (LLMs) have accelerated the adoption of digital learning, particularly beyond formal education. What began as an emergency response during COVID-19 has shifted from a supplementary resource to an essential pillar of education. Understanding how digital learning continues to evolve for adult and lifelong learners is therefore increasingly important. This study examines how various demographics interact with digital learning platforms, focusing on the learner motivations, the effectiveness of gamification in digital learning, and the integration of AI. Using multi survey data from 200 respondents and advanced analytics, our findings reveal a notable increase in the perceived relevance of digital learning after the pandemic, especially among young adults and women, coinciding with the rise of LLM-powered AI tools that support personalized learning. We aim to provide actionable insights for businesses, government policymakers, and educators seeking to optimize their digital learning offerings to meet evolving workforce needs.


翻译:人工智能与大语言模型(LLM)的快速创新加速了数字学习的普及,尤其是在正规教育体系之外。始于COVID-19疫情期间的应急举措,已从补充性资源转变为教育的重要支柱。因此,理解数字学习如何持续适应成人及终身学习者的需求变得日益重要。本研究考察了不同人口统计群体如何与数字学习平台互动,重点关注学习者的动机、游戏化在数字学习中的有效性以及人工智能的整合。通过分析200名受访者的多轮调查数据并运用高级分析技术,我们的研究结果显示,疫情后数字学习的感知相关性显著提升,尤其是在年轻成人和女性群体中,这与支持个性化学习的LLM驱动的人工智能工具的兴起相吻合。我们旨在为寻求优化其数字学习产品以满足不断变化的劳动力需求的企业、政府政策制定者和教育工作者提供可行的见解。

0
下载
关闭预览

相关内容

【新书】AI智能体与应用:基于 LangChain、LangGraph 与 MCP
专知会员服务
62+阅读 · 2025年9月12日
大规模语言模型智能体的终身学习:发展路线图
专知会员服务
44+阅读 · 2025年1月16日
大语言模型的终身学习综述
专知会员服务
75+阅读 · 2024年6月15日
生成式人工智能手册:学习资源路线图
专知会员服务
60+阅读 · 2024年6月6日
《大语言模型与生成式人工智能》2024最新95页
专知会员服务
86+阅读 · 2024年2月16日
计算机视觉中的终身学习综述
专知会员服务
69+阅读 · 2023年7月13日
【硬核书】终身机器学习,145页pdf
专知会员服务
85+阅读 · 2021年3月1日
人工智能在教育领域的应用探析
MOOC
14+阅读 · 2019年3月16日
推荐几个权威且免费的人工智能学习资源
深度学习世界
10+阅读 · 2018年5月2日
【强化学习】强化学习+深度学习=人工智能
产业智能官
55+阅读 · 2017年8月11日
国家自然科学基金
39+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
17+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
31+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
25+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
【新书】AI智能体与应用:基于 LangChain、LangGraph 与 MCP
专知会员服务
62+阅读 · 2025年9月12日
大规模语言模型智能体的终身学习:发展路线图
专知会员服务
44+阅读 · 2025年1月16日
大语言模型的终身学习综述
专知会员服务
75+阅读 · 2024年6月15日
生成式人工智能手册:学习资源路线图
专知会员服务
60+阅读 · 2024年6月6日
《大语言模型与生成式人工智能》2024最新95页
专知会员服务
86+阅读 · 2024年2月16日
计算机视觉中的终身学习综述
专知会员服务
69+阅读 · 2023年7月13日
【硬核书】终身机器学习,145页pdf
专知会员服务
85+阅读 · 2021年3月1日
相关基金
国家自然科学基金
39+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
17+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
31+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
25+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员