Binlerce El feneri: Yapay zeka koyu köşeleri nasıl aydınlatıyor
Bu dizideki önceki iki makalemde, sokak lambası efektini, yani, (Dark Park) yerine uygun (sokak lambası altında) bir şey aramaya eğilimli olduğumuzda araştırdık. Öğrenme ve geliştirme durumunda (L&D), kontrolümüzde bulunan kolayca mevcut metrikleri ölçmek anlamına gelir (ders tamamlamaları, eğitimde harcanan zaman ve memnuniyet). Bu son makale, öğrenme etkisini ölçmenin daha karanlık köşelerine ışık tutacak (cinas amaçlı) ve AI'yı L&D analizlerinde bir kuvvet çarpanı olarak nasıl düşünebileceğini gösterecek.
Öğrenmenin etkisini ölçmek neden zor?
Birkaç çalışma ve kendi deneyimimle uyumlu olarak, öğrenme değerlendirmesinin geleceği üzerine en son ATD araştırması aynı engelleri ve zorlukları ortaya çıkardı [1]:
- Zaman ve kaynak eksikliği
- Verilere erişim eksikliği
- Beceri eksikliği
- Paydaşlardan alım ve destek eksikliği
Kulağa tanıdık geliyor mu? LMS'nin iyi aydınlatılmış bölgesinde L & D'nin kalmasına şaşmamalı. İş üzerindeki etkiyi ölçmek için LMS kabarcığından çıkmalı ve iş, BT, yetenek edinimi vb. İle çalışmalıyız. Karanlık köşeler için birçok fenere ihtiyacımız var. Şimdiye kadar, zaman ve kaynak eksikliği nedeniyle ölçeklenebilirlik en büyük engellerden biri gibi görünüyor.
Teknoloji tüm engellerinizi kaldırmayacaktır. Kültür, netlik eksikliği, kırık süreçler, belirsiz hedefler ve sorumluluklar, hesap verebilirlik eksikliği, vb. Yapay zeka (AI) yardımcı olmadan önce insanlar tarafından ele alınmalıdır.
Bir kerede, hızlı ve akıllı bir şekilde, etkinin tüm resmini görme yeteneği, veri analitiği, yapay zeka ve otomasyon vaatidir.
Kuvvet çarpanı olarak 6 yol ölçüm ve değerlendirmeye yardımcı olabilir
1. Stratejiye yardımcı olmak
Önceliklendirme, değiş tokuş analizi, geriye dönük tasarım ve ROI hesaplamaları, otomasyon ve AI'nın size ilk etapta neler yapılacağı ve başarının nasıl ölçülmesi gerektiği konusunda rehberlik sağlayabileceği örneklerden bazılarıdır.
2. Tasarım konusunda yardımcı olmak
Ölçüm ve değerlendirmeden önce bile, örneğin değerlendirme yazımında size yardımcı olmak için AI kullanabilirsiniz. Öğrenme tasarımcıları için, değerlendirme sorularınızı analiz eden ve yaklaşım hakkında ayrıntılı puanlama, öneriler ve geri bildirim sağlayan bir AI botu oluşturdum. Bu asistanlar şimdi sadece önermekle kalmayıp, eylemleri yürütme yeteneği ile ajanlara dönüşüyorlar.
3. Memnuniyet anketlerini performans odaklı sorulara dönüştürmek
Geriye dönük memnuniyet anketlerini, eyleme geçirilebilir veri bilgileri üreten performans odaklı sorulara dönüştürmek, AI'nın yardımcı olabileceği başka bir alandır. Başka bir AI hizmeti, daha fazla eyleme geçirilebilir veri oluşturulmasına yardımcı olmak için Öğrenme Transfer Değerlendirme Modeli (LTEM) ve performans odaklı anket soru tasarımı konusunda eğitildi [2].
4. Verileri ölçek ve derinlikte analiz edin
L&D ölçümündeki AI, daha önce pratik olmayan bir ölçek ve derinlikte verileri toplamamıza ve analiz etmemize yardımcı olabilir. Bir insan analistinin eğitim verilerini üç sisteme yayılmış altı farklı performans metriği ile ilişkilendirmek için mücadele edebileceği durumlarda, AI güdümlü bir araç bu sayıları saniyeler ve spot kalıplar halinde kırabilir. Örneğin AI, korelasyonları tanımlamak, grupları (eğitimi almayan) karşılaştırmak için zaman içinde performans metriklerinin yanı sıra öğrenme verilerini izleyebilir ve hatta öğrencilerin becerileri nasıl uyguladığını görmek için nitel verileri (açık uçlu anket yanıtları veya iş ürünü örnekleri gibi) ayrıştırabilir. [3].
5. Zaman ve kaynak eksikliği
Açık metin yanıtları, gerçek zamanlı sohbet etkileşimleri veya küçük çıkış grup konuşmaları artık içgörüleri özetlemek, kalıpları bulmak, yanıtları kategorize etmek, duyguları tahmin etmek vb. Çözüldü.
6. Sürükleyici diyalog ve yerleşik ölçüm
Şubat 2025'teki ATD Techknowledge Konferansı'nda, kullanıcıların belirli bir en iyi uygulamaların değerlendirilmesine dayalı olarak ilgilenen kişilerle röportaj yapabileceği bir 3D maceranın prototipini paylaştım. AI karakterleri gerçek zamanlı olarak etkileşime girdi ve kısa süreli ve uzun süreli hafızaları vardı. Dünya hakkında gerçekleri paylaştılar, ama aynı zamanda birbirleri hakkında bir farkındalığı vardı. Sonunda, AI koçu röportajların ayrıntılı bir analizini sağladı. Bir ay içinde inşa ettiğim tüm bunlar. Benim tahminim, bu tür sürükleyici etkinliklerin yakında tüm iyi öğrenme platformlarında mevcut olacağıdır.
Bir 2025 endüstri raporu, gelişmiş AI'nın öğrenme ve performansı bağlamak için daha karmaşık yaklaşımlar sağladığını-sadece tamamlamaları izleme yerine, yapay zeka ile çalışan analitik, “iş performansının gerçek itici güçleri” olan anlayış, uygulama ve davranış değişikliği gibi şeyleri değerlendirebilir. [3]. Bu, AI'nın sokak lambası tarafından göz kamaştırmadığı anlamına gelir: aktif olarak karanlıktaki darbenin parıltısını arıyor.
Eylem edilebilir içgörü sağlamak için öngörücü analitik
Dahası, AI tahmin edebilir ve reçete edebilir. Öngörücü analitik sayesinde AI, hangi çalışanların belirli bir eğitimden en çok yararlanabileceğini vurgulayabilir (bu nedenle L&D müdahaleleri daha iyi hedefleyebilir). Ayrıca, eğitimin yardımcı olabileceği bir performans sorununun ortaya çıkıp çıkmadığını belirlemeye yardımcı olabilir, esasen L & D'yi iş sormadan önce bir ihtiyaca karşı uyarır. Metaforumuzda, AI sadece anahtarların bulunduğu yerde bir ışığı parlamakla kalmaz, aynı zamanda önce nereye bakmanız gerektiğini tahmin edebilir (“Geçmiş desenlere dayanarak, anahtarlar genellikle park tezgahının yakınında bırakılır”).
Ve son olarak, gizlilik ve etik göz ardı edilemez – her yerde bir ışığın sarılması, çalışanlara casusluk yapmak veya güveni ihlal etmek anlamına gelmemelidir. Amaç, gizliliğe girmemek için etkiyi aydınlatmaktır.
Her zaman umursadığımızı gerçekten ölçecek teknolojiye sahibiz: gerçek davranış değişikliği ve iş, ölçeklenebilir, gerçek zamanlı bir yolla sonuçlanır. Yapay zekayı, eski işinize yönelik bir tehdit yerine yeni dünyadaki etkinizin bir güç çarpanı olarak düşünün.
Parlak bir gelecek: tüm L&D rollerinde önemli olanı ölçmek
Sokak lambasının dar çemberinden ve daha geniş, iyi aydınlatılmış bir ölçüm manzarasına adım atmak sadece güzel bir şey değil, L & D'nin geleceği. Ve L&D alanındaki her role dokunan bir kültür değişimi gerektirir:
Öğretimsel tasarımcılar için
Ölçüm göz önünde bulundurularak tasarım anlamına gelir. Öğrenme çözümlerinizin uygulama gösterme fırsatlarını içerdiğinden emin olmak için LTEM gibi modelleri kucaklayın.
L&D program yöneticileri ve kolaylaştırıcılar için
Bu, işteki öğrenmeyi güçlendirmek ve takip etmekle ilgilidir. Davranış değişikliği hakkında geri bildirim toplamak için hat yöneticileriyle ortaklık kurmanız veya hem ilerleme konusunda aktarım hem de verim bilgilerini artıran eğitim sonrası temas noktaları (tazeleme veya koçluk oturumları gibi) ayarlamanız gerekebilir. Sınıf bittiğinde başarı beyan etmek yerine, rolünüzün işyerine genişlediğini göreceksiniz: yöneticilere yeni davranışların nasıl destekleneceği konusunda rehberlik ve belki de iş çıktılarını örnekleme veya insanların eğitimi nasıl uyguladığını (veya uygulamadığını) duymak için odak grupları yürütmek gibi ışık ölçümleri yapmak.
L&D liderleri için
Bu strateji ve kültürle ilgilidir. Öğrenmeyi hizalamada suçlamayı iş hedeflerine yönlendirin. Ekibinizin önemli olduğunu ölçmesine izin veren araç ve kaynakları (belki de bir LRS veya analitik yetenek veya AI platformlarına yatırım yapmak) savunur. Ayrıca paydaşları eğitmek size düşecektir. L & D'nin sadece faaliyetler değil, iş sonuçları hakkında rapor vereceği ve ardından bu sözü yerine getireceği yöneticilerle beklentiler belirleyin. Neden ölçüm değerlendirme listesini kullanmıyorsunuz ve paydaşların gerçek etkiyi ölçmek için işbirliği yapmak istedikleri proje taleplerine öncelik vermiyorsunuz?
Analistleri veya veri bilimcilerini öğrenmek için
Analitik ve AI araçları ile tesis becerileriniz, ham verileri anlamlı hikayelere dönüştürmeye yardımcı olacaktır. Sadece korelasyonu değil, nedenselliği gerçekten anlamak için farklı yöntemleri (antrenman için A/B testleri, öngörücü modelleme vb.) Deneyeceksiniz.
Sonuç: Kuvvet çarpanı olarak AI
Nihayetinde, L&D ölçümünde sokak lambası etkisinden kaçınmak, bulanık, zor yerlerde olsa bile, gerçeği arama cesaretine sahip olmak anlamına gelir. Anlamlı bir metriğin daha ödüllendirici getirisi için kolay bir metriğin hemen konforunu alım satım yapmak anlamına gelir. Evet, yeni bir yazılım eğitiminin verimliliği nasıl etkilediğini ölçmek, kaç kişinin eğitim videosunu açtığını saymaktan daha zordur. Ama CEO'nuza hangisini getirmeyi tercih edersiniz? Hangisi size eğitimin başarılı olup olmadığını söyler?
Referanslar:
[1] Öğrenmeyi değerlendirmenin ve etkiyi ölçmenin geleceği: becerileri geliştirme ve zorlukları ele alma
[2] Will Thalheimer ile Öğrenci Anketleri ve Öğrenme Etkinliği
[3] Neyin Önemli Ölçülmesi: Öğrenme Çıktılarını İş Sonuçlarına AI ile Bağlamak
Bir yanıt yazın