Mokymo dizaino ateitis? Ji... tarsi jau čia. Nepatogios LMS sąsajos ir skausmingai ilgi turinio planavimo susitikimai įgauna naują veidą – pradedant įrankiais, kurie ne tik pagreitina procesą, bet ir leidžia kartu su jumis kurti . Ir tai ne technologijų propaguotojų ažiotažas. Tai vyksta dabar. Tyliai. Visur.
Straipsniai, kuriuos galbūt norėsite perskaityti po šio:
🔗 Kas yra „Otter AI“? Išties naudingas vadovas apie programėlę, kurią visi apsimeta žinantys.
Išsiaiškinkime, ką iš tikrųjų daro „Otter AI“, kaip ji veikia ir kodėl tai daugiau nei vien susitikimų transkripcija.
🔗 Kaip sukurti dirbtinį intelektą – išsami informacija be nereikalingų detalių.
Išmokite kurti dirbtinį intelektą nuo nulio, nepasiklysdami žargone ar ažiotažuose.
🔗 Kaip apmokyti dirbtinio intelekto modelį.
Paprastas vadovas, kaip paruošti duomenų rinkinį, pasirinkti modelį, apmokyti ir tiksliai derinti savo dirbtinio intelekto sistemą.
Palaukite – kas yra mokymo dizainas?
Neapsimeskime, kad visi su tuo sutinka. Kai kurie žmonės tai laiko išaukštinta „PowerPoint“ inžinerija. Kiti tai mato kaip kognityvinę architektūrą – kaip sukurti supratimą nuo nulio? Nuo miglos iki aiškumo? Tai iš dalies UX, iš dalies psichologija ir kartais... chaosas.
O kai įsikiša dirbtinis intelektas? Tas chaosas susitvarko. Arba bent jau geriau suvaldomas.
🛠️ Greitas palyginimas: dirbtinio intelekto įrankiai pagal naudojimo atvejį
| Funkcija | Dirbtinio intelekto įrankių pavyzdžiai | Ką tai automatizuoja | Keistenybės, kurias reikia žinoti |
|---|---|---|---|
| Viso kurso kūrimas | Courseau, iSpring dirbtinis intelektas | Moduliai, viktorinos, scenarijai, maketai | Reikia turinio patvirtinimo |
| Adaptyvus mokymosi pristatymas | „Sana Labs“, „Docebo Learn“ | Mokinio poreikius atitinkantis tempas + turinio srautas | Reikalingas tvirtas pradinis įėjimas |
| DI balsas + vaizdo įrašas | Synthesia, WellSaid Labs | Avataro pasakojimas, automatiškai subtitruoti mokomieji vaizdo įrašai | Be redagavimo gali jaustis kaip robotas |
| Viktorinų kūrimo priemonės | Quizgecko, Easygenerator | Vertinimo kūrimas naudojant Bloomo logiką | Reikia žmonių atsiliepimų parinkčių |
| Vizualinis siužetinės lentos kūrimas | „Tome AI“, „Gamma“ programėlė | Dinaminiai skaidrių pasakojimai, šablonai | Geriausiai tinka greitam prototipų kūrimui |
Subtili pastaba: nepasikliaukite tik vienu įrankiu. Derinkite juos kelis. Išbandykite. Jie atrodo skirtingai, priklausomai nuo jūsų stiliaus.
Įrankiai, kurie iš tikrųjų padeda jums mąstyti
Štai čia ir prasideda įdomumas. Geriausi dirbtinio intelekto įrankiai ne tik automatizuoja – jie perkelia jūsų idėjas į keistesnes, sumanesnes sritis. Įtraukiate tokią temą kaip „Empatiška lyderystė“ ir – bum: programa grąžina pamokų seką su refleksijos užduotimis, dienoraščio rašymo elementais ir interaktyviais segmentais. Niekada to nerašytumėte ranka vienu prisėdimu. Bet dabar? Galbūt verčiau patobulintumėte.
Ir štai tas poslinkis: nuo kūrėjo prie redaktoriaus. Vis dar žmogus. Tik greitesnis.
🎯 Tikroji pergalė? Adaptyvus, dinamiškas mokymasis
Įsivaizduokite, kad jūsų besimokantieji nėra įstrigę tame pačiame tiesiniame kelyje. Jie yra stumdomi vienaip ar kitaip – priklausomai nuo jų rezultatų. Ar net nuo to, kaip greitai jie spusteli. Būtent tai ir daro „Sana“ ir „Docebo“
Sąžiningai, tai šiek tiek panašu į suasmenintą „Netflix“... bet skirta mentaliniams modeliams.
Žinoma, aklai pasitikėti negalima. (Ar kada nors matėte, kad dirbtinis intelektas siūlo mokyti skaičiavimo per kačių memus? Tai... kažkas.)
Įspėjimų kampelis: etika, šališkumas ir nuojauta 🤔
Dirbtinis intelektas nežino, ar jūsų auditorija yra neurodivergentė. Ar frazė atrodo išskirtinė. O gal spalvų paletė gali sukelti sensorinę perkrovą. Tai vis tiek priklauso nuo jūsų .
Puikus mokymo planas reiškia klausti:
-
„Ar tai tiesiog efektyvu, ar iš tikrųjų prasminga?“
-
„Ar man tai patiktų?“
-
„Ar aš čia praleidžiu kokį nors kultūrinį niuansą?“
Nes, tiesą sakant? To žmogaus instinkto... Dirbtinis intelektas jo dar neturi.
Galutinis nuotaikos patikrinimas: jūs esate dizaineris. Dirbtinis intelektas yra įrankis. 🛠️
Tai ne pakeitimo reikalas. Tai papildymo. Sustiprinimo. Geriausi mokymo programų kūrėjai nėra tie, kurie kuria nuo nulio – jie greičiau permaišo tekstus, naudodami geresnius grįžtamojo ryšio ciklus.
Tad pirmyn – imkitės veiksmų. Maišykite įrankius, keiskite šablonus, perrašykite dirbtinio intelekto rezultatus lyg lipdydami iš molio. Nėra vieno būdo tai padaryti. Būtent tame ir esmė.
🧪 Papildoma pastaba: kai dirbtinis intelektas visiškai nesupranta esmės (ir kodėl tai keistai naudinga)
Taigi. Kartą paprašiau dirbtinio intelekto padėti man sukurti konfliktų sprendimo modulį – ir jis pasiūlė vaidmenų žaidimą su piratais. Be juokų. Tiesiogine prasme – raiščiai akims. Tai... ne tai, ką turėjau omenyje.
Reikalas tas, kad tokios akimirkos nėra tiesiog keistos. Jos tarsi priverčia pažvelgti į savo paties mąstymą. Pavyzdžiui, kodėl taip nuėjo? Ar aš neaiškiai išsireiškiau? Ar tai buvo dramos siekis? O gal tai tiesiog iš esmės nesupranta niuansų?
Ir taip, kartais tai tiesiog neteisinga. Pavyzdžiui, siūlyti klausimus su keliais atsakymų variantais pamokai apie gedėjimą. Arba visiems pateikti tą patį atsiliepimą, nepaisant rezultatų. Taip nutinka. Tiesą sakant, dažniau, nei tikėtumėtės.
Bet keista? Tie trikdžiai padeda. Jie atskleidžia akląsias zonas. Ne dirbtiniame intelekte, o tame, kaip mes jį maitiname, formuojame, kaip manome, kad jis mus „pagaus“.
Ką darau dabar – kai kas nors nepavyksta – stabteliu. Bandau suprasti, kodėl tai ten pateko. Į tai žiūriu kaip į refleksijos užuominą, beveik. Ne visada produktyvu. Kartais juokinga. Kartais kažkaip... įsimintina?
Šiaip ar taip. Apgaulėkite nesėkmes. Jos išmokys jus daugiau nei idealūs rezultatai.