Senior Vice President e Chief Technology Officer di Ciena, una società di sistemi, servizi e software di networking.
getty
L’inizio della pandemia ha dato origine all’apprendimento adattivo, un concetto che sta rimodellando l’aula e migliorando l’istruzione. L’apprendimento adattivo prevede l’utilizzo di un metodo di insegnamento personalizzato basato sulla tecnologia. Questo modello assicura che gli studenti abbiano pari opportunità per avere successo nonostante le differenze nello stile di apprendimento, nel ritmo e nelle preferenze.
Con i sistemi di apprendimento adattivi in atto, le prestazioni e le reazioni di uno studente al contenuto digitale possono essere analizzate in tempo reale e le lezioni modificate in base a tali dati. Ad esempio, se uno studente continua a lottare con un particolare argomento o lezione, la rete “prenderà nota” e regolerà l’esperienza di apprendimento per soddisfare le esigenze individuali dello studente.
I sistemi di apprendimento adattivo combinano più tecnologie, tra cui intelligenza artificiale (AI), streaming e video archiviati, realtà mista immersiva e sistemi di gamification. Ma l’uso simultaneo di queste applicazioni ad alta intensità di banda pone maggiore sforzo sulla rete e l’aumento di apprendimento a distanza, reti educative e domestiche. Le istituzioni educative e le aule domestiche che non sono preparate per questi picchi di traffico possono verificarsi congestioni di rete non pianificate o addirittura interruzioni, spesso nel momento peggiore possibile, come durante gli esami online.
Affinché l’apprendimento adattivo possa prosperare, la rete di comunicazione sottostante deve essere programmata in modo da adattarsi automaticamente alle mutevoli esigenze dell’utente finale.
Programmabilità di iniezione
Le applicazioni di apprendimento adattivo sono in genere ospitate nel data center o nel cloud pubblico di un distretto scolastico. Essi dipendono da una rete che è veloce, resiliente e affidabile così gli studenti possono accedere alle applicazioni da qualsiasi luogo e in qualsiasi momento. Quando c’è congestione della larghezza di banda, problemi di latenza o interruzioni importanti, gli studenti possono affrontare il tempo di istruzione perso che può influire sulle loro prestazioni. In un sondaggio del Center for Digital Education, quasi un terzo degli intervistati del distretto K-12 ha affermato che le preoccupazioni sull’affidabilità delle loro reti li tengono svegli di notte.
Con un’infrastruttura di rete programmabile, la rete viene trasformata da statica a dinamica con uno strato di intelligenza software. Questo livello controlla la telemetria dall’infrastruttura di rete e può prendere decisioni in tempo reale per evitare disconnessioni, interruzioni, congestione e latenza. Un’infrastruttura programmabile richiede un tessuto programmabile con apprendimento adattivo in modo che possa reindirizzare le connessioni e la capacità in base alle esigenze e aiutare a evitare ritardi o ritardi nell’esperienza utente. Consente alla rete di regolare utilizzando dati sulle prestazioni in tempo reale e di essere riconfigurata in base alle esigenze per supportare applicazioni di apprendimento adattivo in esecuzione su di esso. Ciò garantisce agli studenti e agli insegnanti non solo di essere connessi, ma anche di beneficiare di un ambiente di apprendimento più coinvolgente e coinvolgente.
Big Data = Big Insights
Una quantità significativa di dati viene creata in un’infrastruttura programmabile. Questi “big data” possono essere utilizzati per rivelare le tendenze sul consumo di risorse, i modelli di traffico, le vulnerabilità che potrebbero causare ritardi o ritardi nella connettività e altro ancora. Con queste informazioni, la rete può apprendere e adattarsi automaticamente alle mutevoli esigenze nel tempo. In sostanza, la rete può trasformare un volume elevato di dati in informazioni utili che istruiscono la rete a regolare automaticamente se necessario. La rete fornisce anche piccoli dati, che sono quei momenti più semplici come la necessità di un cliente (in questo caso, un istituto di istruzione) per la capacità di rete aggiuntiva per coprire un evento, come una lezione di gruppo combinata. Questi eventi richiedono risposte rapide di rete che possono essere effettuate con analisi affidabili.
Con queste informazioni, i provider di rete e gli operatori di data center possono eseguire policy basate sui dati che reagiscono in modo sicuro alle esigenze dell’utente in tempo reale. Una volta prese le decisioni, un operatore umano — o meglio ancora, sistemi automatizzati che utilizzano politiche predefinite — può intervenire e approvare o modificare le cose come necessario per ottimizzare la rete.
Automazione per prestazioni di picco
L’errore umano è la causa principale dei tempi di inattività della rete. Un sondaggio 2018 sull’affidabilità dei server da parte dell’Information Technology Intelligence Corps ha rilevato che l’errore umano è responsabile del 58% dei tempi di inattività della rete. Analisi di rete, intelligence e automazione aiutano a eliminare gli errori e migliorare le prestazioni durante lo svolgimento di attività come il caricamento dei controller di accesso, il provisioning dei router o la configurazione dei tunnel di ingegneria del traffico per ottimizzare il trasporto e alleviare la congestione.
La capacità di automatizzare su più reti con il controllo software-defined è fondamentale per garantire le massime prestazioni. Quando le reti possono interagire con le API e spostare i dati in modo efficiente e rapido da un punto all’altro, le applicazioni di apprendimento adattivo possono essere eseguite senza problemi. Un framework di rete in grado di adattarsi consente agli operatori di semplificare la gestione della rete e creare automazione end-to-end anche su reti ibride con più fornitori o domini.
Adaptive Learning In Motion
Quando studenti e istruttori hanno una mobilità resa possibile dalle tecnologie basate sul cloud, i vincoli dell’aula fisica non creano più barriere all’apprendimento. Affinché l’apprendimento adattivo possa prendere piede, gli studenti devono anche essere dotati dei dispositivi giusti, inclusi tablet, smartphone e laptop che offrono la flessibilità di imparare da qualsiasi luogo e in qualsiasi momento.
Le scuole e altre istituzioni educative stanno abbracciando l’apprendimento adattivo. Per sfruttare al meglio il loro investimento, dovranno lavorare con i loro fornitori di servizi per affrontare i problemi di connettività in anticipo e garantire che la loro infrastruttura di rete sia costruita con intelligenza software e programmabilità in modo che possa adattarsi alle mutevoli esigenze dell’apprendimento remoto e digitale.
Forbes Technology Council è una comunità solo su invito per CIO, CTO e dirigenti tecnologici di livello mondiale. Sono qualificato?
Seguimi su LinkedIn. Controlla il mio sito web.
Senior Vice President e Chief Technology Officer di Ciena, una società di sistemi di rete, servizi e software. Leggi il profilo esecutivo completo di Steve Alexander qui.
Leggi di PiùlEggi di meno