私はしばらくの間、さまざまな状況で、さまざまなプロジェクトのために教えてきました。 大学でのXNUMXつの補助コース、技術研究所でのXNUMX年間、その他の民間訓練機関向けのコース。 私は自分自身をトレーナーとは考えていませんが、合成と普及に自然な傾向があります。時にはそれが役立つことがあります。
しかし、学習に関して私が理解していることがXNUMXつあるとすれば、それは根本的な障害がその形にあるということです。 私にとって、あなたが最初に感じることは、トレーニングはあなたが「しなければならない」ことであるということです。
あなたの意見では、なぜ学習はあなたがやりたいこと、または幸せになりたいこととして認識されないのですか？
答えは明確であり、統合が必要です。
合成？ トレーニングはやりがいのあることです。 企業の場合、コース、カリキュラム、その他のコンテンツの編成には時間がかかります。 進捗状況を追跡し、このトレーニングの回収を監視することは事実上不可能です。
もっと： 標準化されたトレーニングは従業員のニーズを満たしていないため、時間がさらに貴重になっている世界では、多くの場合時間がかかります。 その結果は？ トレーニングのような極めて重要なビジネスプロセスは、誰もがやりたがらないものになります。 機会は不利益になります。
このシナリオはどのように変わることができますか？ 人工知能（AI）はすでに今日のビジネスのいくつかの側面に影響を与え、変化させており、教育も例外ではありません。 大量のデータを迅速に処理および分析し、学習パスをカスタマイズするAIの機能は、大小の組織の両方で学習プロセスと結果を加速および改善します。
ここに、人工知能が革命を起こすトレーニングのXNUMXつの重要な領域があります。
トレーニングの推奨事項の最適化
誰もが独自のニーズと才能を持っていますが、前述のように、トレーニングが個々のニーズに合わせて調整されることはめったにありません。 企業間の一般的な慣習は、従業員が自分に最適なものを選択できると確信して、多数のオンラインコースへのアクセスを提供することです。
多くの選択肢があると便利ですが、多すぎると災害になります。 人工知能に基づくシステムは、オープンな「ビュッフェ」に取って代わる可能性があります。 これにより、実行するトレーニングについて、より正確でパーソナライズされた提案を得ることができます。
多数のオプションを扱う代わりに、労働者は自分の職業に関連する学習目標を設定することで物事を簡単にすることができます。 一連の関連スキルを持つトレーナーが各職務を事前に決定しておけば、どれほど簡単になるか考えてみてください。 AIを活用したインテリジェントな学習プラットフォームは、各人のスキルマップを分析し、長所と短所を特定し、受けるトレーニングについて適切なアドバイスを即座に提供します。
いくつかの技術はすでにこれを可能にしており、まもなくそのようなプラットフォームが大規模に広がるのを見るでしょう。
学習プロセスの最適化
人を中心とした学習環境の開発を専門とする専門家は、ニーズを満たすためにトレーニング形式とモダリティを組み合わせる傾向があります。 それらは、公式および非公式の学習、同期および非同期の教育機会を統合し、しばしば社会的学習を使用します。
優れたAIシステムは、学習障害を理解します。その推奨事項は、トレーニングセッションや従業員の最新のパフォーマンスに基づいて、その場で変更される可能性があります。 時々、ほぼリアルタイムで、資料、教育ビデオ、またはグループワークショップを案内することができます。
これは、新しいパラダイムに向けた重要なステップです。従業員の相互作用のハブとしてテクノロジーを学習することです。これは、「非対称」な仕事の時代に特に重要です。 このテクノロジーは、リモートワーカーを適切なメンターや専門家と結び付け、関心を共有する専門家を見つけるのを支援し、適切なトレーニンググループに参加させます。
従業員へのより多くの力
人工知能との相乗効果でトレーニングすることで、従業員は何を、どのように、いつ学習するかをより細かく制御できます。
従業員が選択した学習目標に関連するすべてを表示できる目標ダッシュボードを想像してみてください。 すべて：スキル、完了率、残りのトピック、推奨リソース、最も難しいと思われるトピックへの回答と説明を含むトレーニンググループへの投稿。 各学生が自分の居場所を知っていると、パーソナルトレーニングの道筋がはるかに明確になります。現在よりもはるかに明確になります。
このすべての情報を一目ですぐに利用できるようにすることで、従業員はトレーニングの責任を負うことができます。 知識への道をより簡単にするため。
「拡張」トレーニング
私たちは、すべての分野で学習プロセスの合理化と最適化に近づいています。 この変革の雄弁な指標は、学習テクノロジーが従業員の行動に「反応的」アプローチを残し、より積極的なアプローチを採用していることです（推奨されるコンテンツとトレーニングパスを使用）。
一部の業界では、より高度なトレーニング方法の恩恵を受けることができます。これは、拡張現実が役立つ場合があります。 従業員は、たとえば労働安全衛生の実践について訓練するために、現実的な状況に事実上没頭することができます。 拡張現実は、製造会社に、職場での怪我のリスクを冒すことなく、従業員に新しいテクノロジーの才能を教える能力を提供します。
もうXNUMXつの魅力的な開発は、次のような仮想支援ソフトウェアを介した音声制御です。 Amazonのアレクサ。 従業員は、AIと「会話」することで、トレーニングテクノロジーとより深いレベルで対話できるようになります。 トレーナーを24時間年中無休で利用できるようになります。
人工知能はビジネス教育を改善します。 点。
人工知能は、標準化された型で作られたトレーニングから個別学習への進化に貢献します。 従業員は受け取ります 適切なツール 適切な時期に彼らの知識とスキルを向上させます。
コストと技術的な障壁が減少し続けているため、パーソナライズされたトレーニングはますます多くの企業の手の届くところにあります。 それはしなければならないことであり続けますが、それはより楽しく、より生産的で、より効果的になります。
一言で言えば：より良い。
