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私はしばらくの間、さまざまな状況やさまざまなプロジェクトで教えてきました。 大学でのいくつかの補助的なコース、技術研究所でのXNUMX年間、私立訓練機関向けのその他のコース。 私は自分自身をトレーナーだとは考えていませんが、統合と普及への自然な傾向があります。時にはそれが役立つこともあります.
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式にあるということです。 私にとって、あなたが最初に認識することは、トレーニングはあなたが「しなければならない」ものだということです.
あなたの意見では、学習があなたがしたい、または喜んで行うものとして認識されないのはなぜですか?
答えは明確であり、統合が必要です。
合成？ トレーニングは挑戦的なものです。 企業にとって、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投資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。 チャンスが不利益になる。
このシナリオはどのように変化しますか? 人工知能 (AI) は、今日のビジネスのさまざまな側面に影響を与え、変化させています。教育も例外ではありません。 膨大な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 の能力は、大小を問わず組織の学習プロセスと成果を加速し、改善します。
ここでは、人工知能が革命を起こすトレーニングの XNUMX つの主要分野を紹介します。
1 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。 企業の間で一般的に行われているのは、多数のオンライン コースへのアクセスを提供し、従業員が自分に最適なものを選択できるようにすることです。
選択肢がたくさんあると便利ですが、多すぎると大変なことになります。 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、トレーニングに関する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。
労働者は、多くの選択肢に対処する代わりに、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容易にすることができます。 それぞれの役割が、一連の関連するスキルを持つトレーナーによって事前に決定されていれば、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、強みと弱みを特定し、どのトレーニングを受けるかについて適切なアドバイスをすぐに提供できます。
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。
2 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、学習の問題を理解しています。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できます。 時々、ほぼリアルタイムで、教材、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を学習します。これは、「非対称」な作業の時代に特に重要です。 このテクノロジーは、リモート ワーカーを適切な指導者や専門家と結びつけ、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。
3 従業員へのより多くの力
人工知能と相乗効果をもたらすトレーニングにより、従業員は何を、どのように、いつ学習するかをより詳細に制御できます。
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に責任を持つことができます。 知識への道をより簡単にするために。
4 「強化」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対する「受動的」アプローチをやめ、より積極的なアプローチを採用したことです (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、より深いレベルでトレーニング テクノロジとやり取りできるようになります。 トレーナーが 24 時間年中無休で対応できるようなものです。
人工知能はビジネス教育を改善します。 点。
人工知能は、標準化されたモールドメイドのトレーニングからパーソナライズされた学習への進化に貢献します。 従業員が受け取る 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。
