a Ciena hálózati rendszerek, szolgáltatások és szoftvercégének vezető alelnöke és technológiai igazgatója.
getty
a világjárvány kezdete adaptív tanuláshoz vezetett, egy olyan koncepcióhoz, amely átalakítja az osztálytermet és javítja az oktatást. Az adaptív tanulás magában foglalja a személyre szabott, tech-alapú tanítási módszer alkalmazását. Ez a modell biztosítja, hogy a diákok egyenlő esélyeket kapjanak a sikerhez a tanulási stílus, a tempó és a preferenciák közötti különbségek ellenére.
az adaptív tanulási rendszerekkel a diákok teljesítménye és a digitális Tartalomra adott reakciói valós időben elemezhetők, és az órák ezen adatok alapján módosíthatók. Például, ha egy diák továbbra is küzd egy adott tantárgy vagy lecke, a hálózat “tudomásul veszi”, és állítsa be a tanulási tapasztalat, hogy megfeleljen a hallgató egyéni igényeinek.
az adaptív tanulási rendszerek több technológiát ötvöznek, beleértve a mesterséges intelligenciát (AI), a streaming és archivált videókat, az immerzív vegyes valóságot és a gamification rendszereket. De ezeknek a sávszélesség-igényes alkalmazásoknak az egyidejű használata nagyobb terhet ró a hálózatra, és növeli a távoktatási, oktatási és otthoni hálózatokat. Azok az oktatási intézmények és otthoni tantermek, amelyek nincsenek felkészülve ezekre a forgalmi túlfeszültségekre, nem tervezett hálózati torlódásokat vagy akár kieséseket tapasztalhatnak — gyakran a lehető legrosszabb pillanatban, például az online vizsgák során.
az adaptív tanulás fejlődéséhez az alapul szolgáló kommunikációs hálózatot úgy kell programozni, hogy automatikusan alkalmazkodjon a változó végfelhasználói igényekhez.
programozhatóság injektálása
az adaptív tanulási alkalmazásokat általában egy iskolai körzet adatközpontjában vagy nyilvános felhőjében helyezik el. Gyors, rugalmas és megbízható hálózatra támaszkodnak, így a diákok bárhonnan, bármikor hozzáférhetnek az alkalmazásokhoz. Ha sávszélesség-torlódás, késleltetési problémák vagy nagyobb kiesések vannak, a hallgatók elveszített oktatási idővel szembesülhetnek, ami befolyásolhatja teljesítményüket. A Digitális Oktatási Központ felmérésében, a K-12 kerületi válaszadók közel egyharmada azt mondta, hogy hálózataik megbízhatóságával kapcsolatos aggodalmak éjjel tartják őket.
programozható hálózati infrastruktúrával a hálózat statikusról dinamikusra alakul át egy szoftverintelligencia réteggel. Ez a réteg figyeli a telemetriát a hálózati infrastruktúrából, és valós időben hozhat döntéseket a megszakítások, a kimaradások, a torlódások és a késleltetés megelőzése érdekében. A programozható infrastruktúrához adaptív tanulással rendelkező programozható szövetre van szükség, hogy szükség szerint átirányítsa a kapcsolatokat és a kapacitást, és segítsen elkerülni a késéseket vagy késéseket a felhasználói élményben. Lehetővé teszi a hálózat számára, hogy valós idejű teljesítményadatokkal igazodjon, és szükség szerint újrakonfigurálható legyen a tetején futó adaptív tanulási alkalmazások támogatásához. Ez biztosítja, hogy a diákok és a tanárok ne csak összekapcsolódjanak, hanem egy magával ragadóbb és vonzóbb tanulási környezet előnyeit is élvezhessék.
Big Data = Big Insights
jelentős mennyiségű adat jön létre egy programozható infrastruktúrában. Ez a” nagy adat ” felhasználható az erőforrás-felhasználással, a forgalmi mintákkal, a sérülékenységekkel kapcsolatos trendek feltárására, amelyek késéseket vagy késéseket okozhatnak a kapcsolódásban és így tovább. Ezzel az információval a hálózat automatikusan megtanulhatja és alkalmazkodhat a változó igényekhez az idő múlásával. Lényegében a hálózat nagy mennyiségű adatot cselekvőképes betekintéssé alakíthat, amely arra utasítja a hálózatot, hogy szükség szerint automatikusan állítsa be. A hálózat kis adatokat is szolgáltat, amelyek azok az egyszerűbb pillanatok, mint például az ügyfél (ebben az esetben egy oktatási intézmény) további hálózati kapacitás iránti igénye egy esemény lefedésére, például egy kombinált Csoportos lecke. Ezek az események gyors hálózati válaszokat igényelnek, amelyeket robusztus elemzéssel lehet elvégezni.
ezekkel az információkkal a hálózati szolgáltatók és az adatközpont-üzemeltetők adatvezérelt házirendeket futtathatnak, amelyek valós időben biztonságosan reagálnak a felhasználó igényeire. A döntések meghozatala után az emberi operátor — vagy ami még jobb, az előre meghatározott irányelveket használó automatizált rendszerek — beléphetnek, jóváhagyhatják vagy módosíthatják a dolgokat a hálózat optimalizálása érdekében.
automatizálás a Csúcsteljesítményhez
az emberi hiba a hálózati leállás legfőbb oka. Az informatikai hírszerző Testület 2018-as felmérése a szerver megbízhatóságáról megállapította, hogy az emberi hiba felelős a hálózati leállások 58% – áért. A hálózati elemzés, az intelligencia és az automatizálás mind segítenek kiküszöbölni a hibákat és javítani a teljesítményt olyan feladatok végrehajtása során, mint a hozzáférés-vezérlők betöltése, az útválasztók kiépítése vagy a forgalomtechnikai alagutak konfigurálása a közlekedés optimalizálása és a torlódások csökkentése érdekében.
a csúcsteljesítmény biztosításához elengedhetetlen, hogy több hálózaton keresztül automatizálható legyen a szoftver által meghatározott vezérlés. Amikor a hálózatok együttműködnek az API-kkal, és hatékonyan és gyorsan mozgatják az adatokat pontról pontra, az adaptív tanulási alkalmazások zökkenőmentesen futhatnak. Az adaptálható hálózati keretrendszer lehetővé teszi az üzemeltetők számára, hogy egyszerűsítsék a hálózatkezelést és végpontok közötti automatizálást hozzanak létre akár több szállítóval vagy domainnel rendelkező hibrid hálózatokon keresztül is.
adaptív tanulás mozgásban
amikor a diákok és oktatók mobilitását felhőalapú technológiák teszik lehetővé, a fizikai osztályterem korlátai már nem akadályozzák a tanulást. Az adaptív tanulás megtartásához a hallgatóknak megfelelő eszközökkel kell rendelkezniük, beleértve a táblagépeket, okostelefonokat és laptopokat, amelyek rugalmasságot kínálnak a bárhonnan, bármikor történő tanuláshoz.
az iskolák és más oktatási intézmények adaptív tanulást alkalmaznak. Ahhoz, hogy a lehető legtöbbet hozhassák ki befektetésükből, együtt kell működniük szolgáltatóikkal a kapcsolódási problémák időben történő kezelése érdekében, és biztosítaniuk kell, hogy hálózati infrastruktúrájuk szoftverintelligenciával és programozhatósággal épül fel, hogy alkalmazkodni tudjon a távoli és digitális tanulás változó igényeihez.
a Forbes Technology Council egy meghívásos közösség világszínvonalú CIO-k, CTO-k és technológiai vezetők számára. Jogosult vagyok?
Kövess engem a LinkedIn-en. Nézd meg a honlapomat.
a Ciena hálózati rendszerekkel, szolgáltatásokkal és szoftverekkel foglalkozó vállalat vezető alelnöke és technológiai vezetője. Olvassa el Steve Alexander teljes vezetői profilját itt.
Olvass Továbbkevesebb