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Per trovare soluzioni, Adaptive Learning utilizza un processo che
prevede diverse fasi. La conoscenza di queste fasi è la chiave per comprendere come configurare Adaptive Learning in modo che funzioni con la massima efficienza. Le fasi sono:
- Un analista help desk immette una descrizione del problema di un chiamante nella casella di dialogo Registrazione chiamata.
Esempio: "Microsoft Word si blocca quando si tenta di stampare."
- Adaptive Learning inquiry nella descrizione del problema le parole chiave. Le parole chiave sono parole o frasi che possono aiutare a trovare una soluzione.
Esempio: Le parole chiave includono "Microsoft," "Word,"
"blocca," "stampa" e "errore di sistema."
- Adaptive Learning utilizza il Thesaurus per mettere in corrispondenza le parole chiave con i concetti. I Concetti
sono sinonimi per l'intero elenco di parole chiave con cui sono associati.
Esempio: La parola chiave "blocca" può essere associata al
concetto "GPF." Altre parole chiave associate al concetto "GPF" possono essere
"congela," "crash," "errore di sistema" ecc..
- Adaptive Learning richiama tutte le soluzioni relative ai concetti che ha messo in corrispondenza con le parole chiave nella descrizione.
Esempio: Adaptive Learning richiama tutte le soluzioni relative al concetto
"GPF." Inoltre, Adaptive Learning può utilizzare le informazioni SCIM del problema
per identificare le possibili soluzioni.
- Se una delle soluzioni risolve il problema del chiamante, l'analista help desk attiva
quella soluzione. Utilizzando il Programma di utilità Learn, Adaptive Learning memorizza che questa soluzione è opportuna per risolvere problemi che coinvolgono gli stessi concetti. La volta successiva in cui Adaptive Learning ricercherà soluzioni per un problema simile, la soluzione che ha funzionato precedentemente avrà un punteggio
più alto di prima. Cioè, c'è una buona probabilità che quella sia la giusta soluzione.
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