Avaliações mais inteligentes com IA: capacitar o estágio
Muitas vezes, destacamos os benefícios de uma possante cultura de avaliação, a crença de que uma empresa deve buscar não somente para disseminar o conhecimento, mas também para validá -lo. A melhor maneira de conseguir isso é normalização, até generalização, avaliações. Hoje, a lucidez sintético traz força renovada para essa abordagem. Para oferecer benefícios tangíveis no campo do treinamento, a IA deve ser fortemente integrada às plataformas de eLearning, com o objetivo de ganhos imediatos de produtividade. As possibilidades são vastas, não somente na geração de teor, mas também, por exemplo, na classificação dos envios do aluno. Além de forrar tempo e quantia, a IA pode melhorar a qualidade do treinamento e transfixar novas avenidas. Vamos explorar uma vez que.
A avaliação desempenha um papel médio em todos os processos de treinamento. Upstream, ajuda a mapear competências, identificar necessidades de treinamento e validar pré -requisitos. A jusante, serve para confirmar os resultados da aprendizagem, as certificações de premiação e medir o progresso do conhecimento, avaliando assim o valor associado de cada iniciativa de treinamento. Isso não é tudo: mesmo durante o treinamento, a avaliação é uma instrumento poderosa para substanciar o conhecimento e aumentar a retenção, sem incerteza a instrumento de estágio mais eficiente.
Avaliações corretas: Por que grandes bancos de perguntas?
Para implementar avaliações de subida qualidade, confiáveis, abrangentes e envolventes, grandes bancos de perguntas são essenciais. Esses bancos garantem uma cobertura completa do tópico, oferecendo tipos variados de exercícios e ângulos de abordagem. Eles permitem testes dinâmicos, onde as perguntas se adaptam às respostas anteriores do aluno, um dos fundamentos do estágio adaptativo.
Alguns treinadores desenvolveram bancos de dados de centenas ou até milhares de perguntas para abordar completamente os principais tópicos. Fabricar esse teor é um grande investimento, exigindo o tópico e a experiência em design instrucional. Para muitas organizações, isso representa uma barreira à implantação mais ampla de avaliações.
Criando perguntas para avaliações: a IA pode ajudar?
Os grandes modelos de idiomas (LLMS) se destacam na geração de teor, incluindo materiais educacionais. Isso não significa simplesmente conversar com o ChatGPT; Em vez disso, a plataforma LMS gerencia e automatiza a interação com o LLM.
Para gerar perguntas, você pode simplesmente descrever o tópico desejado, especificar o tipo e o número de perguntas, selecionar o linguagem de rumo, clicar em “Iniciar” e as perguntas são geradas. Você pode validá -los para integração imediata ou mantê -los uma vez que rascunhos para refinamento.
Gerando teor a partir da documentação interna
É provável gerar perguntas e testes com base no conhecimento universal incorporado em grandes LLMs, sem treinamento específico. No entanto, a experiência desejada geralmente é mais especializada. Nesses casos, o LLM precisa trabalhar a partir de um corpus devotado de documentação interna. Documentos relevantes (PDFs, Word, PowerPoint, etc.) que contêm os conhecimentos necessários são compilados, às vezes centenas de páginas. É importante lembrar que a qualidade da saída de um LLM está intimamente ligada à qualidade de suas fontes de ingressão.
Depois que o corpus é definido, o LLM produz teor estritamente com base nesse conhecimento. Um técnico pode interagir com a IA para refinar o processo, por exemplo, concentrando -se em certos subtópicos ou ajustando a dificuldade das perguntas.
A produção de uma dúzia de perguntas leva somente alguns minutos e, com iteração, centenas podem ser criadas em uma a duas horas. Mas a chave não é velocidade ou volume, está produzindo perguntas relevantes, variadas e bem-fragmentadas, geralmente acompanhadas por texto explicativo que referencia os principais pontos de aprendizagem. Fabricar distratores plausíveis (opções de resposta incorretas) geralmente é difícil para especialistas, mas é fácil para um LMS habilitado para LLM.
O trabalho dos alunos de classificação de IA
Outra espaço em que a IA está aumentando drasticamente os processos de avaliação está na classificação. Perguntas abertas são uma óptimo prática, eles exigem que os alunos lembrem o conhecimento sem pistas, organizem seus pensamentos e os expressam claramente. Isso os torna exclusivamente valiosos nas avaliações.
No entanto, as respostas abertas exigem um feedback personalizado e de classificação, que consome tempo e muitas vezes limita seu uso, uma oportunidade perdida. Agora, uma plataforma de avaliação pode mourejar com esse processo com eficiência, qualitativamente e com personalização completa graças à IA. Você pode fornecer uma resposta protótipo e definir com precisão as expectativas. Por exemplo: “O aluno deve identificar pelo menos três riscos de fraude em sua resposta”. As instruções de classificação também podem incluir regras de pontuação e o tom do feedback (neutro, encorajador, rigoroso etc.).
Epílogo
Alguns dizem que os ganhos de produtividade esperados da IA ainda não se concretizaram. Mas no campo de treinamento e ensino, os benefícios estão ao seu alcance, uma vez que acabamos de ver. Além da produtividade, a facilidade de produzir teor de qualidade simplesmente permite novas abordagens, para o favor dos alunos.
Isenção de responsabilidade: As opiniões expressas neste item refletem as opiniões pessoais do responsável e não representam necessariamente a posição da indústria de eLearning.
Nota do editor: Confira o setor de eLearning Os principais provedores de teor com experiência em ferramentas de IA.
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