Aplicações potenciais de IA em educação e eLearning
No momento, estamos usando ativamente a IA no eLearning, mas principalmente para desenvolver conteúdo educacional: criação/refinamento de scripts, gerando imagens, verificando textos quanto a erros, projetando exercícios etc. No entanto, o principal potencial da IA na aprendizagem está em sua integração em materiais educacionais. Neste artigo, falaremos sobre exemplos de aplicativos de integração de IA. O que é muito importante é que quase todos os exemplos desta lista possam ser implementados por uma equipe interna de eLearning. Habilidades avançadas de programação e orçamentos maciços não são necessários.
6 Aplicações de IA na aprendizagem
1. Verificando as respostas abertas
Uma das aplicações básicas da IA na aprendizagem é verificar as respostas a perguntas abertas, analisar textos e avaliar estudos de caso. Vamos seguir um curso inteligente como exemplo (que, vamos ser honestos, todo mundo provavelmente desenvolveu algumas dezenas de vezes). Atualmente, avaliamos o conhecimento por meio de testes. Aqui estão quatro tarefas formuladas – que se alinham com o Smart? Ou: Aqui está uma determinada descrição da tarefa – o que há de errado nisso? Você pode ter tarefas correspondentes ou arrastar e soltar, mas, em última análise, ainda é apenas um questionário com mecânica diferente.
Exemplo 1
Aqui está um exemplo de um exercício inteligente típico:
O usuário é feito uma pergunta, por exemplo: “Verifique a definição de metas para conformidade com os critérios inteligentes e determine qual critério está faltando: aumente o nível de satisfação do cliente com o serviço de suporte em 2025”. Em seguida, várias opções de resposta são fornecidas:
A. Especificidade
B. Medição
C. alcançabilidade
D. limite de tempo
Ao usar a IA, podemos transformar um teste em um exercício que não apenas testa o conhecimento, mas também ajuda os alunos a entender o material e desenvolver habilidades.
Exemplo 2
Aqui está um exemplo de um exercício inteligente de definição de metas com IA:
O usuário recebe a tarefa: “Você é gerente e está participando de uma conferência em 5 de julho para fazer um discurso. Você precisa atribuir uma tarefa ao designer, Alex, para criar uma apresentação sobre o tópico ‘Aprendizagem inteligente’. Você já tem o script. “ Em seguida, o usuário insere sua resposta em forma livre, explicando como atribuiria a tarefa, por exemplo:
“Alex, faça uma apresentação sobre o tópico ‘Aprendizagem inteligente’.” Em seguida, a IA fornece feedback sobre essa resposta, destacando todos os prós e contras. O gerente entra em um campo de texto como ele definiria a tarefa. Então, a IA aponta os erros. Ao mesmo tempo, podemos personalizar como a IA responde. Quer a IA simplesmente fornecer a resposta correta e destacar erros? Sem problemas. Quer que a IA faça perguntas orientadoras para que o funcionário reformule a tarefa corretamente? Fácil. Quer que o funcionário obtenha um novo cenário de prática a cada vez? A IA pode gerar um novo estojo em tempo real.
Um exercício semelhante pode ser feito para revisar os estudos de caso – mesmo aqueles sem respostas “certas” claras, onde estamos mais interessados no processo de pensamento e no raciocínio do funcionário.
A propósito, o tempo até o mercado para este exercício específico? 10 minutos. Isso inclui 3 minutos para fazer o upload do bot e outros 3 minutos gastos escolhendo um avatar.
2. Perguntas e perguntas e respostas do curso
Costumo usar a IA para isso. Se eu ler algo e não entender completamente, “interrogará” a IA para obter uma explicação mais clara. Para tópicos gerais (como objetivos inteligentes), o ChatGPT funciona muito bem – ele lida com isso perfeitamente. Mas para conteúdo interno da empresa (políticas, regulamentos) ou assuntos de nicho (AML/CFT, software especializado), o ChatGPT fica aquém. Simplesmente não sabe as respostas para nossas perguntas específicas.
Então, por que se preocupar em integrar a IA em um curso quando você pode simplesmente perguntar ao ChatGPT?
- O chatgpt não conhece políticas internas
Mas, uma IA vinculada ao curso – porque a pré -carregamos com o material do curso e baseia suas respostas nisso. - Integração perfeita
Ter esse recurso construído diretamente no curso é incrivelmente conveniente.
Como os funcionários atualmente pesquisam esclarecimentos com IA
Se um funcionário não entende algo em um curso corporativo, eis o que eles precisam fazer:
- Pegue o smartphone (já que os computadores de trabalho geralmente bloqueiam o ChatGPT e outras ferramentas de IA).
- Abra a plataforma de IA.
- Digite sua pergunta (que às vezes pode ser longa) em uma tela pequena.
- Leia a resposta na mesma pequena tela.
- Se necessário, faça perguntas de acompanhamento.
E isso assume que eles já estão confortáveis usando a IA. Se eles não são usuários regulares? Eles não vão se incomodar. Mesmo que estejam, o processo é muito pesado. Quanto mais etapas exigirmos, menos pessoas concluem a ação. Mas queremos que os funcionários esclareçam independentemente os mal -entendidos – simplificar esse caminho aumenta drasticamente o envolvimento.
Além disso, a IA pode fazer mais do que apenas responder:
- Oriente os alunos para seções relevantes do curso.
- Armazene e analise dados.
Ao incorporar a IA diretamente no curso, coletamos e analisamos perguntas do usuário. Isso mostra exatamente o que não está claro, permitindo refinar as iterações futuras.
3. Simuladores de conversa
Três anos atrás, construí um MVP para um simulador de vendas de serviços móveis. Você fala em voz alta com uma IA desempenhando o papel do cliente. O diálogo não é linear – você dirige a conversa e, no final, recebe feedback. Os resultados foram fascinantes: o simulador melhora genuinamente as habilidades de vendas porque a IA se comporta como um cliente real.
4. Tarefas estreitas especializadas
A IA não se limita à verificação de texto ou voz (como no exemplo do simulador de diálogo) – pode analisar qualquer coisa:
- Precisão dos relatórios do Excel.
- Qualidade de código.
- Gravações de palestras em público.
- Expressões faciais e tom de voz.
Tecnicamente, isso é mais complexo do que os exemplos anteriores (embora os relatórios do Excel sejam relativamente simples), mas é totalmente viável. As ferramentas para isso já existem.
5. Pesquisa de base de conhecimento movida a IA
Toda empresa grande possui uma enorme base de conhecimento cheia de informações essenciais: arquivos, formulários, documentação. A única desvantagem? Tente encontrar qualquer coisa lá. Mesmo quando você localiza o documento certo, geralmente precisa desviar páginas para obter sua resposta.
A IA pode resolver isso: encontra os arquivos corretos e extrai a resposta precisa para uma consulta. Isso é tecnicamente desafiador – implementando que provavelmente exigiria suporte de TI e um orçamento significativo.
6. AI mentores
São bots que sabem tudo o que um funcionário pode precisar para o trabalho deles. Eles ajudam com tarefas e aprendizado – cutucando proativamente os funcionários, em vez de esperar passivamente por perguntas.
Parece incrível, mas agora parece utopia. Por que?
- O sistema seria excessivamente complexo, com a maioria dos processos além do nosso controle.
- Desenvolvimento e atualizações exigiriam recursos maciços (ajustes diários, já que o sistema “sabe tudo”).
- O risco de mau funcionamento é muito alto.
Conclusão
A IA desbloqueia totalmente novas possibilidades para o eLearning – aplicativos muito além da geração de conteúdo. A chave? Não espere pelo momento “perfeito”. Comece a experimentar agora. Como o exemplo do exercício inteligente mostrou, algumas soluções levam apenas 10 minutos para serem implementadas. Quanto mais cedo você começar, mais rápido verá os resultados. A tecnologia já está aqui. Tudo o que resta é começar a usá -lo.
Nota do editor: as opiniões expressas neste artigo refletem a opinião pessoal do autor e não devem ser representativas dos pontos de vista de Eli. Confira nossa lista das principais plataformas LMS com as melhores ferramentas de IA para treinamento e educação, se você estiver interessado em aprender mais sobre a integração da IA.
