Por que instruções melhores levam a um melhor estágio – e por que
O que eu descobri é que a IA generativa (Gen AI) se torna um verdadeiro parceiro no design de estágio quando o abordamos com propósito. Não é exclusivamente um tempo de economia. É um gerador de protótipo, uma tábua de sonância e – quando motivado muito – um cocrator de ativos de aprendizagem ricos, personalizados e reutilizáveis. A chave não é exclusivamente para usar a lucidez sintético (IA) – é uma vez que a solicitamos e, ainda mais importante, com quem a solicitamos. Porquê designer instrucional, estou continuamente procurando maneiras de escalar nosso trabalho sem comprometer a qualidade ou a intenção. A demanda por teor de aprendizagem oportuna, envolvente e desempenado a resultados continua a crescer entre departamentos, campi e organizações. Atender a essa demanda não é exclusivamente trabalhar mais rápido; Trata -se de trabalhar mais inteligente e mais colaborativo.
Algumas das instruções mais eficazes que eu usei não foram criadas isoladamente. Eles saíram das sessões ao vivo da Cocração com professores, especialistas em assuntos (PMEs), líderes de equipe e até mesmo alunos. Porque quando solicitamos juntos, não estamos exclusivamente gerando teor – estamos construindo um entendimento compartilhado. Esse entendimento se transforma em modelos, não pontuais. Em sistemas, não exclusivamente soluções. Vamos explorar uma vez que fazer isso usando três estruturas interconectadas – iniciando com a que mais volto.
Solicitar o design – não exclusivamente um comando
No design instrucional, usamos estruturas uma vez que Addie, Sam e Bloom’s Taxonomy para trazer estrutura e perspicuidade ao que construímos. Solicitar, quando muito feito, não é dissemelhante. Não é uma pergunta de uma risco que jogamos para uma máquina-é um movimento de design propositado.
Quando alinhamos a geração rápida com estruturas atenciosas, obtemos melhores saídas. Mais importante, porém, criamos sistemas escaláveis, repetíveis e ensináveis que outras pessoas em nossa equipe podem usar e conciliar. Uma das ferramentas mais simples e poderosas que eu uso para fazer isso é o padrão do Pentágono.
O padrão do Pentágono: faça solicitações transferíveis
O padrão Pentágono divide os principais ingredientes de um prompt muito estruturado em cinco componentes principais: persona, contexto, tarefa, saída e restrição. Quando cada uma delas é claramente definida, o prompt se torna específico o suficiente para fornecer resultados relevantes e universal o suficiente para ser reutilizado em diferentes cenários de estágio. Vamos quebrar isso:
- Persona é sobre o papel
De quem está a IA respondendo? Um professor, uma enfermeira, um treinador, um historiador? Dar à IA uma persona definida dá sua voz, perspectiva e credibilidade de saída. - Contexto enquadra o envolvente ou situação
O teor talhado a integrar, prática clínica, projetos de estudantes ou treinamento de liderança? Desde que o fundo garante que a IA entenda uma vez que conciliar sua resposta. - Tarefa esclarece o propósito
Estamos pedindo à IA que resumisse, gerar diálogo, simular um cenário ou produzir um esboço? Uma tarefa claramente definida mantém a saída focada e útil. - A saída define o formato
Precisamos de uma lista de marcadores, um script de diálogo, um questionário, um gráfico? Ao definir essa expectativa, reduzimos a edição e melhoramos a usabilidade. - A restrição adiciona guardrails
O tom deve ser conversacional ou acadêmico? A resposta precisa se encaixar dentro de um limite de 200 palavras? Deveria ser tempestivo para alunos com diferentes níveis de leitura?
Usando o padrão do Pentágono, as equipes podem produzir modelos rápidos que não estão vinculados a uma situação, mas podem ser adaptados entre os departamentos e os casos de uso. Por exemplo, um aviso criado originalmente para gerar estudos de caso de enfermagem foi posteriormente apropriado para materiais de integração de RH, exclusivamente ajustando o papel, o público e o contexto. A estrutura permaneceu a mesma, o que significava que o processo não precisava iniciar do zero. É mal escalamos a geração de teor com consistência e qualidade intactas.
Design thinking: solicitando uma vez que um processo de equipe
Enquanto o padrão do Pentágono fornece a anatomia de um bom rápido, o Design Thinking fornece a mentalidade. Convida a empatia, a iteração e a colaboração – todas as quais tornam o pedido mais significativo e sustentável. O Design Thinking não é exclusivamente para o desenvolvimento de produtos-é uma maneira criativa e centrada no ser humano de redigir melhores solicitações de IA. Em vez de pular direto para a saída, você entra nos sapatos do usuário, experimenta e refina. O objetivo? Solicitam que tornam as respostas de IA mais úteis, personalizadas e acionáveis.
Quando os designers instrucionais trabalham lado a lado com professores, funcionários e alunos para produzir instruções, um pouco importante acontece: paramos de conjecturar o que as pessoas precisam e começamos a erigir com elas. O aviso se torna menos um ato solo e mais um processo de co -criação.
Em um projeto, desenvolvemos um conjunto de solicitações de IA para simular cenários de solução de conflitos do mundo real para um curso de desenvolvimento profissional. Mas, em vez de exclusivamente projetar o teor, convidamos gerentes, suporte de suporte e até estagiários na sessão de promoção. Suas experiências vividas moldaram o tom, a complicação e o vocabulário dos cenários. O resultado? Teor que parecia imediatamente real e útil – porque era.
Essa abordagem colaborativa acelera a iteração e aumenta a adesão. Em vez de revisitar e revisar o teor depois de perder a marca, você está se alinhando desde o início. E uma vez que o conhecimento é compartilhado, o processo se torna escalável. Outros da organização podem adotar a mesma abordagem de design e gerar novos conteúdos sem depender de um único gatekeeper ou equipe.
Design procrastinado: alinhamento de avisos com metas de estágio
Se o padrão do Pentágono fornecer a estrutura e o design do pensamento trazer colaboração, o design para trás garante tudo o que criamos, na verdade, suporta resultados de estágio. O design procrastinado para a IA solicita emprestar-se da conhecida estrutura Wiggins e McTighe, mas com uma reviravolta: trata-se de elaborar instruções que obtêm os resultados que você realmente precisa. Esteja você pedindo à IA que ajude a projetar uma prelecção, redigir um script, gerar imagens ou dividir dados, essa abordagem ajuda a manter o foco nos resultados, não exclusivamente nas saídas.
O design procrastinado começa com o término em mente: o que os alunos devem saber, fazer ou sentir depois dessa experiência? A partir daí, decidimos uma vez que mediremos o sucesso (a avaliação) e só logo projetamos a experiência de estágio – e os avisos para apoiá -la.
Por exemplo, em um treinamento de atendimento ao cliente, precisávamos dos alunos para provar empatia e habilidades de solução de problemas em conversas em tempo real. Em vez de iniciar, pedindo à IA que “escreva um cenário”, começamos com a meta de estágio: “Os funcionários despertarão um cliente goro usando técnicas de escuta ativa”. Isso dirigiu a tarefa (“Crie uma conversa realista”), o contexto (“em um envolvente de varejo com longos tempos de espera”) e a saída (“um script de dramatização com gestas de alto-falante”).
Porquê amarramos o prompt a uma meta de desempenho, a saída foi imediatamente alinhada. Melhor ainda, a estrutura pode ser reutilizada em diferentes setores – exclusivamente substitua um hospital, universidade ou call center uma vez que cenário, e a mesma estrutura se aplica. Os avisos enraizados nos resultados não flutuam. Eles escalam, traduzem e evoluem.
Por que solicitar deve ser um hábito colaborativo
Trabalhar com a IA pode se sentir rápido – mas trabalhando com a IA juntos, usando um padrão de prompt compartilhado, não é exclusivamente mais rápido, mas mais inteligente. Quando envolvemos as partes interessadas no início do processo de promoção, evitamos o típico de vantagem que vem de expectativas desalinhadas. Os avisos da Coccreated refletem necessidades reais, usam linguagem compartilhada e geram formatos reutilizáveis. Com o tempo, esses avisos se tornam segmento do seu kit de ferramentas de design – uma livraria de componentes modulares que você pode misturar, combinar e conciliar.
Ainda mais poderoso? O solicitação de colaboração é uma forma de upskilling. Professores, funcionários e designers aprendem a falar juntos a linguagem da IA. Eles começam a pensar nas estruturas, articulam tarefas com mais perspicuidade e usam a IA de maneira mais eficiente por conta própria. O pedido se torna uma alfabetização compartilhada – e é isso que a torna sustentável.
Construindo uma cultura escalável
O teor de graduação não significa produzir mais do zero. Significa produzir sistemas mais inteligentes e reutilizáveis por meio da colaboração. A IA pode ajudar – mas somente quando o usamos com intenção e quando solicitamos com propósito. Cá está o que aprendi realmente funciona:
- Use estruturas uma vez que o padrão Pentágono, Design Thinking e Reldward Design para estruturar seus avisos
- Envolva as partes interessadas mais cedo, não exclusivamente nos estágios de revisão
- Erigir modelos de prompt compartilhados e armazená -los onde outros podem acessar e adaptá -los facilmente
- Hospedar sessões de jam provido durante os ciclos de planejamento ou sprint para regularizar a prática
Em resumo: tratar o incitamento, uma vez que design. Torne -o colaborativo, proposital e repetível. Você se moverá mais rápido. Você vai se alinhar melhor. E o mais importante, você criará um ecossistema de estágio onde o teor não é exclusivamente gerado – é criado estrategicamente, construído em comunidade e feito em graduação.
