Yapay Zeka İçeriğindeki Şişkinliği ÖYS'nizi Bozmadan Düzeltmek
Öğrenme ve Gelişim (Öğrenme ve Geliştirme) profesyonelleri, benzeri görülmemiş bir operasyonel darboğaza tanık oluyor. Son iki yılda kurumlardaki eğitimin hikâyesi tamamen hız ile tanımlandı. Üretken araçların kullanımı, eğitim içeriğinin haftalar değil dakikalar içinde oluşturulmasını sağladı. Tedarik zincirinde uyumluluk konusunda beş bölümlük bir seriye mi ihtiyacınız var? Talep edin ve yayınlayın. Ancak bu devasa üretim artışının karanlık bir tarafı da var. 361. günde ne olacağına dair bir planınız yoksa hız bir sorumluluktur.
Resmi olarak Öğrenme ve Geliştirme miras borcu çağına girdik. Sorun, kuruluşların Öğrenme Yönetim Sistemlerini (LMS'ler) binlerce metin bloğuyla, otomatik olarak oluşturulan sınavlarla ve kuruluş içinde herhangi bir izleme olmadığında videolar için yapay zeka seslendirmeleriyle doldurduğunda ortaya çıkar. Bu, çok sayıda dijital çöpün birikmesidir. Bir yağ filtresinde veya şirket yönetmeliğinde bir güncelleme varsa, 800 mikro kurstan oluşan kütüphanenizin tamamında otomatik olarak oluşturulan her bahsi nerede bulacaksınız? Sektörün yaratımdan küratörlüğe doğru dönmesi gerekiyor. Öğrenci deneyimini korumak için içerik bakımına odaklanan sıkı Öğretim Tasarımı döngüleri tasarlamamız gerekiyor.
Yapay Zeka İçeriği Şişkinliğinin Gerçeği
İçerik üretmek kolaylaştıkça malzeme miktarı da artıyor. Kontrolsüz bir miktar otomatik olarak şişirilmiş içeriğe yol açacaktır. Üretken yazılımın temel sorunu değişen bağlamları bilmemesidir. Sadece kalıpları biliyor.
Tipik bir orta ölçekli kurumsal LMS kütüphanesini düşünün. Üretken sistemlerden önce bir ekip yılda 20 temel dersi dağıtabiliyordu. Artık yüzlerce hiper-kişiselleştirilmiş mikro öğrenme varlığını kullanıyorlar. Bu hacim değişimi, geleneksel manuel denetim döngülerini bozuyor. Mevcut gözden geçirme stratejiniz, bir Öğretim Tasarımcısının her modülü yılda bir kez manuel olarak tıklatmasına dayanıyorsa, sisteminiz başarısız olacaktır. Otomatik varlıkların büyük ölçeği, içerik şişkinliği ve güncelliğini yitirmiş verilerden oluşan bir yankı odası yaratır. Tek bir uyumluluk kuralı değişirse, bir insanın hatayı düzeltmek için otomatik olarak oluşturulan düzinelerce ayrı varlığı bulması gerekir. Bu sürdürülebilir değil.
Öğretim Tasarımı İçerik Bakım Döngüsü Oluşturma
Saldırıdan sağ çıkabilmek için eğitim mimarimizin çalışma şeklini değiştirmemiz gerekiyor. Artık ihtiyaç duyulan şey, sürekli içerik kalibrasyonu için sistematik bir süreçtir. Bu da ancak oluşturma sürecinin gerçekleştiği andan itibaren sağlam bir bakım yapısının oluşturulmasıyla yapılabilir. Yapay zeka tarafından oluşturulan her öğrenme nesnesinin bir son kullanma tarihi, sahibi ve bağımlılıklarla etiketlenmesi gerekir. Bağımlılık haritası, belirli içerik varlıklarını temel kaynak materyallerine geri bağlar. Bir ürün özelliği güncellenirse harita size tam olarak hangi 10 mikro modülün söz konusu spesifik özellikten bahsettiğini gösterir.
1. Adım: Varlık Yaşam Döngülerini Atayın
Tüm eğitim içerikleri aynı oranda eskimez. Güvenlik düzenlemeleri her yıl değişebilir, ancak iç iletişim ipuçları yıllarca geçerliliğini korur. Varlıklarınızı, Gartner L&D Araştırma Paneli gibi büyük endüstri araştırma grupları tarafından takip edilenlere benzer oynaklık ölçeklerine dayalı olarak oluşturulduktan hemen sonra sınıflandırın.
- Yüksek volatiliteye sahip varlıklar
Ürün özellikleri, yazılım eğitimleri ve yasal uyumluluk. Bunlar her üç ila altı ayda bir sıkı bir denetim döngüsü gerektirir. - Orta volatiliteye sahip varlıklar
Operasyonel prosedürler, yönetimsel çerçeveler, sektöre genel bakış. Bunlar standart yıllık inceleme aşamalarına uygundur. - Düşük volatiliteye sahip varlıklar
Temel şirket değerleri ve temel mesleki beceriler. Bunlar uzatılmış 24 aylık denetim yaşam döngülerinde kalabilir.
Adım 2: Yapısal Karşılaştırmaların Belirlenmesi
İçeriğiniz için net mühendislik standartları olmazsa, ÖYS/LMS mimariniz çöplük haline gelir. Son Öğretim Tasarımı araştırma literatüründe yoğun bir şekilde belgelenen kritik bir ölçüm olan bilişsel yük sınırlarını korumak için öğrenme veri alanlarınızı kasıtlı olarak yapılandırmanız gerekir.
Bir mikro kursun 10 varyasyonunu oluşturmak dakikalar sürerken, bu varlıkların 12 aylık bir yaşam döngüsü boyunca doğruluk açısından denetlenmesi sıkı bir operasyonel gözetim gerektirir. Net bir mimariye sahip olmayan kuruluşlar, otomatik içerik şişkinliğinin kurbanı olur. Buna karşı koymak için ekiplerin bakım protokollerini modern yapısal kıyaslamalarla uyumlu hale getirmesi gerekiyor; bu, yalnızca ilk oluşturma hızı yerine uzun vadeli öğrenci etkisine, beceri haritalamasına ve sürekli içerik kalibrasyonuna öncelik veren e-Öğrenim Teknolojisi ve Veri Trendleri Çerçevesinde vurgulanan stratejik ayarlamalara benzer şekilde.
LMS Mimarisinin Denetimi
Bu sorunun çözümü ÖYS/LMS sisteminizin mimarisine bakmakla başlar. Tüm sistemler saklama dolapları gibi kabul edilir. Dosyalarımızı oraya atıp kapıyı kapatıyoruz. Yapay zeka odaklı bir sistem için LMS sisteminizin bundan daha fazlasına ihtiyacınız var. Her otomatik içerik parçasının uygun meta veri takibine sahip olması gerekir. Dersleri “son güncellenme tarihine” veya “kaynak belge referansına” göre filtreleme olanağınız olmadığında körü körüne çalışıyor olacaksınız.
Yapay Zeka Varlıkları İçin Zorunlu Meta Veri Alanları
- Kaynak takibi
Kullanılan spesifik üretken motor versiyonunu günlüğe kaydedin. Bu, kaynak metnin kökenini izler. - İnsan mülkiyeti
Doğruluktan açıkça sorumlu olan özel bir Konu Uzmanı (KOBİ) atayın. - Kaynak bağımlılığı URL'si
Aktif öğrenme varlığını doğrudan yaşayan kurumsal politika belgesine köprüleyin. - Sert son kullanma tarihi belirteçleri
Otomatik yönetici kontrol paneli uyarılarını tetiklemek için varlık özelliklerine net inceleme eşiklerini kodlayın.
Yönetim sisteminizde sıkı otomasyon bildirimlerini zorunlu kılın. Varlık mutlak son kullanma noktasına ulaştığında otomasyon sürecinin otomatik olarak başlaması gerekir. Kurs ya mevcut kataloğunuzdan gizlenir ya da kontrol için doğrudan Eğitim Tasarımcısının kontrol paneline gider.
İçerik Bozulmasını Önlemek İçin Pratik Adımlar
Günümüzde bir editör ekibine başvurmadan bunu nasıl başarabiliriz? Denetim sürecini otomatikleştirerek. Yapay zekanın enflasyonun nedeni olması durumunda, bakımın planlanması akıllıca olacaktır.
İç Denetimleri Otomatikleştirin
- Çapraz doğrulama kontrollerini çalıştırın
Mevcut kurs metninizi, güncellenmiş kurumsal politika belgelerinizle birlikte güvenli bir sisteme geri gönderin. - Tutarsızlıkları anında işaretleyin
Değerlendirme araçlarını, sistem modülleri arasındaki doğrudan çelişkileri veya güncelliğini yitirmiş adlandırma kurallarını vurgulayacak şekilde yapılandırın.
Temel Nesnelerde Birleştirin
- Gereksiz parçaları ortadan kaldırın
Sıfırdan farklı bölümler için tamamen ayrı kurslar oluşturmayı bırakın. - Tek bir hakikat kaynağı kullanın
Modüler temel bilgi bloklarına güvenin ve bu paylaşılan nesneleri dinamik olarak belirli öğrenme yollarına çekin.
Varlık Sınırlarını Sıkı Bir Şekilde Uygulayın
- Zor kelime sınırlarını ayarlayın
Modül uzunluklarını sıkı bir şekilde kontrol altında tutun. - Gereksiz metin şişkinliğini reddet
Bir kavram üç paragrafta net bir şekilde öğretilebiliyorsa, sekiz paragraf veren otomatik oluşturmayı reddedin. Daha az metin, daha sonra muhafaza edilecek daha az veri anlamına gelir.
Yaratımdan Küratörlüğe Geçiş
İçeriğin maliyeti üretim değildir; bakımdır. Tek seferde 20 modül oluşturmanın verdiği mutluluk, 20 modülden 5'inin güncelliğini yitirmiş ve çelişkili bilgiler içerdiğinin anlaşılmasıyla bir anda dağılıyor.
Öğrenme ve Gelişim uzmanlarının başarı ölçütlerini yeniden tanımlaması gerekiyor. Çıktı hacmi artık etkili eğitim anlamına gelmiyor. Hacim yaratmak artık o kadar da zor değil. Seçkin bir kurumsal eğitim sisteminin göstergesi, içerik kütüphanesinin uzun vadeli kesinliğine, ilgililiğine ve yanıt verebilirliğine dayanmalıdır.
Modülünüzü oluşturup yayınlayabileceğiniz hızı unutun. Modülünüzün canlı, alakalı ve kullanışlı kalması için bir altyapı oluşturmaya odaklanın. Miras borcunuzu bu şekilde ödersiniz.
Bir yanıt yazın