Recent years have brought a significant transformation in educational technology. This shift, accelerated by the Covid-19 pandemic, has introduced new dimensions to learning. Online and mobile learning platforms have become popular, changing how we acquire knowledge and skills. Additionally, the integration of artificial intelligence (AI) technologies, such as large language models (LLMs) redefining approaches to education and skill acquisition. Despite these advancements, learning management systems (LMSs), which are pivotal in the digital education ecosystem, confront pressing challenges such as limited features, high costs, outdated content, and a lack of personalised learning experiences. These issues threaten the relevance and efficacy of LMSs in the rapidly evolving digital landscape. This thesis tends to seek possible solutions to aforementioned issues plaguing LMSs through AI integration while maintaining a user-centric design approach. This work involves interviews with several LMS users including employers and students, to understand their common needs and evaluate the effectiveness of current solutions. A critical aspect of this thesis is to underscore the urgency of integrating AI in LMSs, by executing a segment of a new LMS service. The aim is to ensure that AI integration not only addresses existing challenges but also elevates the user experience in learning environments. This work introduces Salve, a design solution, demonstrates the advantages of AI-infused LMSs. It offers AI-curated, affordable, and personalised learning plans for the end user. Additionally, it provides feedback support by connecting users with an AI chatbot or mentors to enhance their learning experience. With functionalities to curate personalised learning plans, the outcomes of the design phase are presented by breaking down offerings and functionalities. Structured into three chapters, the first chapter commences with a background study, laying out the evolution and current scenario of LMSs and AI, while spotlighting potential areas for innovation and market opportunities. The second chapter delves into the design process, employing the double diamond methodology to navigate through the stages of discover, define, develop, and deliver of the design solution. In the final chapter, concludes with a discussion of further developments and opportunities for Salve, along with final thoughts.
Gli ultimi anni hanno portato a una significativa trasformazione nella tecnologia educativa. Questo cambiamento, accelerato dalla pandemia di Covid-19, ha introdotto nuove dimensioni all'apprendimento. Le piattaforme di apprendimento online e mobile sono diventate popolari, cambiando il modo in cui acquisiamo conoscenze e competenze. Inoltre, l'integrazione delle tecnologie dell'intelligenza artificiale (AI), come i grandi modelli di linguaggio (LLM), sta ridefinendo gli approcci all'istruzione e all'acquisizione di competenze. Nonostante questi progressi, i sistemi di gestione dell'apprendimento (LMS), che sono fondamentali nell'ecosistema dell'istruzione digitale, affrontano sfide urgenti come funzionalità limitate, costi elevati, contenuti obsoleti e una mancanza di esperienze di apprendimento personalizzate. Questi problemi minacciano la rilevanza ed efficacia dei LMS nel paesaggio digitale in rapida evoluzione. Questo lavoro di tesi tende a cercare possibili soluzioni ai problemi sopra menzionati che affliggono i LMS attraverso l'integrazione dell'AI mantenendo un approccio di progettazione centrato sull'utente. Questo lavoro coinvolge interviste con diversi utenti dei LMS, tra cui datori di lavoro e studenti, per comprendere le loro esigenze comuni e valutare l'efficacia delle soluzioni attuali. Un aspetto critico di questa tesi è sottolineare l'urgenza dell'integrazione dell'AI nei LMS, eseguendo un segmento di un nuovo servizio LMS. L'obiettivo è garantire che l'integrazione dell'AI non solo affronti le sfide esistenti, ma elevi anche l'esperienza dell'utente negli ambienti di apprendimento. Questo lavoro introduce Salve, una soluzione di progettazione, dimostra i vantaggi dei LMS arricchiti dall'AI. Offre piani di apprendimento curati dall'AI, convenienti e personalizzati per l'utente finale. Inoltre, fornisce supporto per il feedback collegando gli utenti con un chatbot o mentori AI per migliorare la loro esperienza di apprendimento. Con funzionalità per curare piani di apprendimento personalizzati, i risultati della fase di progettazione vengono presentati suddividendo le offerte e le funzionalità. Strutturato in tre capitoli, il primo capitolo inizia con uno studio di background, delineando l'evoluzione e lo scenario attuale dei LMS e dell'AI, mettendo in evidenza potenziali aree per l'innovazione e opportunità di mercato. Il secondo capitolo approfondisce il processo di progettazione, utilizzando la metodologia del doppio diamante per navigare attraverso le fasi di scoperta, definizione, sviluppo e consegna della soluzione di progettazione. Nel capitolo finale, si conclude con una discussione su ulteriori sviluppi e opportunità per Salve, insieme a riflessioni finali.
Embracing current LMS 4.0 : learn anything anytime anywhere with an AI-infused LMS
Akcali, Zehra Nur
2023/2024
Abstract
Recent years have brought a significant transformation in educational technology. This shift, accelerated by the Covid-19 pandemic, has introduced new dimensions to learning. Online and mobile learning platforms have become popular, changing how we acquire knowledge and skills. Additionally, the integration of artificial intelligence (AI) technologies, such as large language models (LLMs) redefining approaches to education and skill acquisition. Despite these advancements, learning management systems (LMSs), which are pivotal in the digital education ecosystem, confront pressing challenges such as limited features, high costs, outdated content, and a lack of personalised learning experiences. These issues threaten the relevance and efficacy of LMSs in the rapidly evolving digital landscape. This thesis tends to seek possible solutions to aforementioned issues plaguing LMSs through AI integration while maintaining a user-centric design approach. This work involves interviews with several LMS users including employers and students, to understand their common needs and evaluate the effectiveness of current solutions. A critical aspect of this thesis is to underscore the urgency of integrating AI in LMSs, by executing a segment of a new LMS service. The aim is to ensure that AI integration not only addresses existing challenges but also elevates the user experience in learning environments. This work introduces Salve, a design solution, demonstrates the advantages of AI-infused LMSs. It offers AI-curated, affordable, and personalised learning plans for the end user. Additionally, it provides feedback support by connecting users with an AI chatbot or mentors to enhance their learning experience. With functionalities to curate personalised learning plans, the outcomes of the design phase are presented by breaking down offerings and functionalities. Structured into three chapters, the first chapter commences with a background study, laying out the evolution and current scenario of LMSs and AI, while spotlighting potential areas for innovation and market opportunities. The second chapter delves into the design process, employing the double diamond methodology to navigate through the stages of discover, define, develop, and deliver of the design solution. In the final chapter, concludes with a discussion of further developments and opportunities for Salve, along with final thoughts.| File | Dimensione | Formato | |
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