O envolvimento das PMEs é principal ao usar a IA?
Especialistas no matéria possuem experiência profunda de domínio adquirido por meio de reparo e experiência prática. Suas idéias são essenciais para projetar soluções de aprendizagem personalizadas e relevantes que atendam realmente às necessidades dos alunos. Inferior estão cinco diretrizes principais para ajudá-lo a ordenar quando o envolvimento das PME é essencial-e quando combinar teor gerado pela IA com insights para PME para obter os melhores resultados.
Ai vs. PME: Cinco diretrizes -chave
1. Shhh, é proprietário
Ai <---------------------- | --------------------> PME
(Dados Públicos) (Proprietário)
Toda organização possui ferramentas, tecnologia e práticas recomendadas que a tornam muito -sucedida. Você pode encontrar esse molho secreto através da IA? A resposta “não é provável” porque as organizações precisam proteger essas informações de perto para fins competitivos.
Por exemplo, você cria teor de integração para mostrar uma vez que uma organização usa a tecnologia proprietária para atender a várias necessidades do cliente. Através de uma pesquisa de IA, você encontra artigos sobre tecnologia, incluindo estudos de caso, publicados em revistas comerciais. Isso é bom, mas esses artigos não abordam o que os novos contratados precisam aprender.
Você só pode riscar essas nuances de especialistas no matéria, que normalmente têm um conhecimento de conhecimento sobre tecnologia e a capacidade de impor esse conhecimento multíplice a várias situações.
2. A experiência humana é importante quando as apostas são altas
Ai <---------------------- | --------------------> PME
(Apostas baixas) (apostas altas)
Um cláusula recente do Los Angeles Times destacou a controvérsia sobre a substituição das PME pela IA. O Barra de Estado da Califórnia admitiu Usou a IA para desenvolver perguntas do fiscalização, desencadeando um novo furor. Mary Basick, diretora assistente de habilidades acadêmicas da Faculdade de Recta da UC Irvine, disse ao Times que “estou quase sem palavras. Ter as perguntas elaboradas por não advogados que usam lucidez sintético são inacreditáveis”.
Nascente estudo de caso levanta vários problemas que afetam o uso da IA no horizonte.
- Transparência
O uso da IA para gerar perguntas do fiscalização sem informar os participantes comprometeu a justiça-especialmente quando o resultado afeta significativamente suas carreiras. - Moral
O uso da IA não é ético quando engana os outros sobre uma vez que as perguntas foram geradas. - Integridade acadêmica
O uso da IA para produzir perguntas do fiscalização prejudica a credibilidade do fiscalização, dos examinadores e seu órgão governante. - Precisão
O teor gerado pela IA nem sempre está correto. Estamos familiarizados com a tendência da IA de enlouquecer com suas respostas. Em cenários de eminente risco-como o fiscalização de barra-as perguntas corretas são não negociáveis.
Claramente, a IA não é a solução quando as apostas são altas (por exemplo, certificação) e a integridade acadêmica é fundamental. Também há questões de contaminação da resposta com respostas que podem ser “sycofânticas” (a IA concorda com você) ou “Sandbagging” (a AI fornece respostas com base em pistas em sua pergunta).
3. Tipo de conhecimento: Universal vs. Personalizado
Ai <---------------------- | --------------------> PME
(Universal) (personalizado)
Os profissionais de aprendizagem já estão usando a IA para aprender sobre novos tópicos e produzir teor. A IA fornece entrada a várias fontes de conhecimento universal, incluindo práticas da indústria do mundo real, estudos de caso, tendências, comportamentos de liderança e melhores práticas do setor para ajudar os iniciantes a perceber um nível essencial de conhecimento em um tópico. Colaborar com uma PME é principal para o desenvolvimento de teor de aprendizagem ajustado a uma organização, processo ou utensílio específica.
Vejamos um exemplo. Você teve a tarefa de melhorar a colaboração entre duas funções de negócios nos principais pontos de interação. As pesquisas de funcionários mostraram falta de entendimento entre funções e insatisfação com a qualidade atual das interações.
Você usa a IA para gerar as melhores práticas e estudos de caso sobre colaboração eficiente de líderes do setor. No entanto, esse conhecimento é extenso demais para prometer um tirocínio acionável e verdadeiro para o seu público. Agora você precisa perfurar para desvendar uma vez que personalizar esse conhecimento universal em funções ou domínios específicos.
Você trabalha em estreita colaboração com as PMEs de ambas as funções para obter cenários da vida real que incluem pontos problemáticos multifuncionais. Você cria um workshop para entrega pessoal ou virtual. Enquanto trabalha nesses cenários e na escolha das melhores respostas, os alunos refletem sobre erros a serem evitados e práticas recomendadas.
4. Resultados do aluno: entenda vs. Infligir
Ai <---------------------- | --------------------> PME
(Entenda) (aplique)
O exemplo de colaboração supra ilustra uma vez que você pode personalizar o conhecimento de um domínio específico. Nascente exemplo também mostra as diferenças entre entender um tópico e aplicá -lo a novas situações.
Considerando Taxonomia de objetivos de BloomA IA é mais adequada para reunir teor para “lembrar” e “entender”. As PMEs são mais adequadas quando você precisa obter teor para “impor” o conhecimento com cenários da vida real, orientações sobre áreas cinzentas e práticas recomendadas.
Cá está um exemplo de uma vez que eles podem trabalhar juntos. Uma empresa está adotando um novo método de gerenciamento da qualidade, Gerenciamento totalidade da qualidade. Para pesquisar as novas soluções, você aproveita a IA para encontrar informações facilmente digeríveis sobre as estruturas, define a terminologia usada na documentação fornecida pela unidade de negócios e exemplos de pesquisa de uma vez que a estrutura foi aplicada em diferentes indústrias.
Você também explora os benefícios das estruturas e as tendências que os cercam. Estes, juntamente com os conceitos -chave, serão apresentados nas seções “Why” e “What’s It For Me” (Wiifm) de uma breve introdução de eLearning.
As lacunas permanecem porque a verdadeira complicação deste tópico está em seu aplicativo no trabalho, e a coleta de teor das PMEs é principal para abordar isso. Com exemplos da vida real, não amostras, histórias, estudos de caso e cenários, as PME podem ajudar:
- Forneça o contexto necessário para impor estruturas.
- Abordar as áreas cinzentas em torno da emprego de “Regras de Thumb” no trabalho.
- Oriente iniciantes através de situações complexas.
- Destaque erros a serem evitados.
- Tornar os conceitos abstratos reais.
- Forneça orientação para combater novas situações.
Depois de reunir essas informações, você pode incorporá-las em workshops baseados em aplicativos, adaptados a várias funções em toda a organização. Outra vantagem: os especialistas no matéria estão disponíveis para responder a perguntas e estribar o processo de mudança.
5. Deixe os humanos fazer o que fazem de melhor
Ai <---------------------- | --------------------> PME
(Máquina) (humano)
De convenção com o Fórum Econômico Mundial: Relatório do Future of Jobs 2025o seguinte está entre os dez principais habilidades em demanda para os próximos anos:
- Pensamento analítico e solução de problemas.
- Originalidade e inovação.
- Lucidez emocional e empatia.
- Resiliência, flexibilidade e desembaraço.
- Liderança e influência social.
O que todas essas habilidades têm em geral? Eles são forças exclusivamente humanas! A IA pode simular o pensamento, mas não pode parecer – o toque humano permanece além de seu alcance. A IA não tem experiências subjetivas nem entende o contexto. Ele também precisa de uma estrutura clara para produzir saídas sólidas e não pode responder de maneira significativa ao encontrar situações fora de seu treinamento.
É por isso que, quando se trata de habilidades sociais, você ainda precisará de uma PME para produzir um tirocínio significativo. Imagine se a IA existisse antes de 2020 e o início da pandemia covid-19. Você acha que isso teria fornecido as soluções necessárias para fornecer respostas aos impactos inesperados e trágicos da pandemia? Em uma situação em que havia um eminente proporção de incerteza, nuance e empatia necessária, a experiência humana era e ainda é necessária.
Resumo
À medida que a IA continua avançando, a questão de quando incumbir na IA versus as PME se tornará cada vez mais importante. Atualmente, a abordagem mais eficiente para perceber os resultados dos alunos é combinar a eficiência da IA (para conhecimento universal orientado a dados para lembrar e entender) com o conhecimento tácito das PMEs para teor proprietário, personalizado, multíplice e aplicado.
