CXOToday hat ein exklusives Interview mit Dr. Balkishan Sharma, dem Vorsitzenden und Gründer der Future Varsity Education Group, geführt. Dr. Sharma diskutiert die Verwendung von Technologie und künstlicher Intelligenz im Managementstudium und betont, dass AI das Lernen verbessern kann, indem personalisierte Lernwege ermöglicht werden, der Zugang zu umfangreichen Ressourcen erleichtert wird und die Studenten auf eine technologisch geprägte Welt vorbereitet werden. Er hebt die Bedeutung ethischer Überlegungen und einer sorgfältigen Integration von Lehrinhalten hervor.
In den nächsten zehn Jahren erwartet Dr. Sharma, dass künstliche Intelligenz das Gesicht von Managementeinrichtungen verändern wird, indem Aufgaben automatisiert, personalisiertes Lernen ermöglicht und datengetriebene Erkenntnisse für Entscheidungsfindung bereitstellt. Dies könnte zu neuen Managementstilen führen, die auf KI-gesteigerter Produktivität und Zusammenarbeit basieren. Er mahnt jedoch auch, dass ethische Bedenken und Auswirkungen auf die Arbeitswelt durch Automatisierung beachtet werden müssen.
Dr. Sharma nennt Beispiele für personalisierte Lernsysteme, die von KI im Managementstudium eingesetzt werden, darunter Plattformen wie Coursera und edX, die KI für Kursempfehlungen verwenden. Einige Programme schaffen interaktive Umgebungen, die auf Ziele und Lerngeschwindigkeiten zugeschnitten sind.
Die Verwendung von adaptiven Lerntechnologien im Managementstudium bringt Vorteile wie personalisiertes Lernen, gesteigerte Engagement, bessere Ergebnisse und die Entwicklung von kritischem Denken und Problemlösungsfähigkeiten mit sich. Doch es bestehen auch Schwierigkeiten wie Investitionen in Technologie und Schulung, möglicher Widerstand gegen Veränderungen, Integrationsprobleme und Bedenken hinsichtlich Datenschutz und -sicherheit.
Managementeinrichtungen nutzen prädiktive Analytik, um die institutionelle Effektivität und die Studentenergebnisse zu verbessern. Prädiktive Analytik helfen, gefährdete Studierende zu identifizieren, Beratung zu personalisieren und das Lernen anzupassen, was zu einer besseren Bindung und Retention führt. Diese Erkenntnisse beeinflussen auch die Strategien zur Einschreibung und Bindung von Studierenden.
Die Verwendung von KI für die Analyse von wissenschaftlichen Forschungsdaten bringt Vorteile wie Effizienz bei der Datenverarbeitung, Strukturierung von Inhalten, Literatursynthese, Datenmanagement und ethische Konformität mit sich. Dies optimiert Forschungsabläufe und verbessert die Qualität und den Einfluss von Forschungsergebnissen.