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当企业培训遇上人工智能

核心提示:人工智能正逐步参与到人们工作生活的方方面面。作为培训管理者,当你的新生代员工已经在AI、VR/AR、直播平台、知识付费上玩得不亦乐乎时,企业学习还能一成不变吗?

7月5日,百度AI开发者大会在北京国家会议中心举行,这是一次人工智能成果的集体亮相,引发热议。

如今,人工智能正逐步参与到人们工作生活的方方面面。作为培训管理者,当你的新生代员工已经在AI、VR/AR、直播平台、知识付费上玩得不亦乐乎时,企业学习真的还能一成不变吗?

当人工智能遇上企业培训,又会发生什么呢?

关注焦点转换工作辅助应用兴起

企业学习技术经过多年发展,已经有很多应用较为成熟的模式,包含数字化内容制作、混合式学习、虚拟课堂、严肃游戏、实境模拟、云服务、社会化学习、移动学习与微课等。进入2017年,企业培训发展的趋势,开始以智能化培训最为突出。

从人的角度来看,学习场景里主要以学习者为中心,在工作场景里则主要以工作执行者为中心。

在培训工作中,关注的焦点已经从以讲师为中心,转向以学习者为中心;如果关注的是工作成效的提升,则必须从以学习者为中心转向以工作执行者为中心。

这种关注焦点的转换,代表着价值创造的改变:光培训已经不够了,企业要的是提升工作成效。要达成这个目的,就必须跳出以学习场景为主的思考模式,结合工作场景的需求,将两者视为整体的生态圈,将培训、学习资源用在工作过程中,形成良性循环,使工作场景与学习场景无限接近。

因此,以工作辅助系统作为切入点来进行培训,是企业培训方式进步的方向。

AR技术

创造“即需即用”的场景

目前大部分的培训,特别是生产操作类的培训,学习场景和工作场景是分离的,当你在课堂上学了某一项操作技能,到设备前还是一脸茫然,这样的情景是不是非常熟悉?

虽然以Google Glass为代表的增强现实(AR)智能眼镜在消费市场还不够成熟,但是可以发现在企业中,AR的应用特别适合那些不需要坐在办公桌前工作的一线员工,以及适用于具备四种特性的工作流程:复杂程度高,依赖人员决策;需要人员进行连串及灵敏的操作;过程需要大量及精确的信息;人员经常重复相同动作。

可以说,相比VR模拟高危环境和高成本流程这种有一定局限性的培训应用,AR的应用场景几乎覆盖了企业工作尤其是实操类工作的大部分场景。增强现实的辅助,扩大并提升员工的能力,并且可以主动识别员工视野里的所需信息,有助于提升效率。此外,增强现实能提供操作指引,甚至能让员工在面对“即需即用”的场景时,跳过学习,直接依照指引进行操作,降低了操作者知识储备的门槛。

万物互联

建立网络物联信息系统

现在,在制造业中兴起的“物联网结合网络服务的应用”(即万物互联)正在引发第四次工业革命。在这波“工业4.0”的热潮中,企业建立网络,并与机械设备、存储系统及生产设施形成网络物联信息系统,促进了机械设备、存储系统和生产设施的“智能化”,能够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制。

万物互联为企业工作流程与学习带来了不同层次的影响,虽然该系统取代了部分人可以执行的任务,但是人与设备、设备与设备之间的交互都能以数据形式记录下来,并且可以利用这些大数据针对员工在工作流程中所犯的错误,提供个性化的干预手段,有效促进工作绩效的提升。

>>人工智能在企业培训中其实有很多的应用可能性,但要能真正在企业培训中应用人工智能,还需要经历几个阶段。

自动化:也就是从学习环境中的知识传递与学习历程,到工作环境中的知识应用历程,都能汇集完整行为历程数据,并且能进行数据的自动汇总集中,以便后续的分析。

个性化:除了在学习环境中了解并掌握学习者的个性化需求之外,还有在工作环境中,了解并掌握工作任务执行者最终知识应用的业务场景个性化需求。

智能化:当具备足够的数据以及有用的数据,智能推荐、智能指导、智能搜索或者智能辅助等应用就能水到渠成。

人工智能会为培训

带来哪些变革

在企业培训的应用中,人工智能尚未达到像电影《黑客帝国》中的场景一样,不用学习就可将所需知识直接下载至脑中。因为学习是个性化的,并且还要经历知识内化的过程,才能最终完成。虽然人工智能无法替代人类学习,但现阶段“智能化”在企业培训中还是有很多应用潜力的。

To讲师 推进个性化辅导

“智能化系统”通过对学习者行为历程的收集与分析,让讲师可以更快地了解到每个学习者的能力水平与学习进度,进而透过系统平台推送相对应的学习资源或者进行个性化的辅导,达到因材施教的目标。“智能化系统”也可以根据学习者的程度与需求,匹配相关的资源,选取真正对其有用的内容,提供多元与个性化的学习历程,从而摒弃以往齐头并进式的课程规划。“专家系统”是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。将其结合人工智能技术,根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验,进行推理和判断,能模拟出人类专家的决策过程,以便解决那些需要专家才能处理的复杂问题。非专家们可以通过这种系统来增进问题解决的能力,同时专家们也可把它视为具备专业知识的助理。这种“专家系统”已经取代了部分讲师的角色。

To学员 提供个性化反馈

学习者过去在学习时,往往缺乏足够的演练机会,通过“智能化”的辅导系统,可以增加学习互动练习的机会,让学习者不断试错,进而加快提升学习者的熟练程度。例如在语言学习上就有很多类似的应用。

学习者可以借助知识图谱快速缩小搜索范围。“智能化搜索”可以更好地理解学习者搜索的信息,总结出与搜索话题相关的内容。由于知识图谱构建了一个与搜索结果相关的完整知识体系,所以学习者往往会有意想不到的收获。在搜索中,学习者可能会了解到某个新的知识或新的联系,从而进行一系列全新的搜索与学习。并且有些“智能化”系统,还能根据过往学习者的学习历程以及本身的兴趣、能力或工作岗位,主动推荐相关资源。

此外,与传统学习管理平台注重管理与记录不同的是,“智能化”指导系统会提供给学习者“个性化”的反馈。学习者参加完测验后,可以更好地了解自己的弱项,进一步获取相关的学习资源及后续所建议的学习路径。智能化辅助系统扮演了助教的角色,有效指导并促进学习者的学习。

To培训管理者 开展个性化推广

过去,培训管理者在运营项目时,往往只能凭借经验或者“拍脑袋”。通过广泛收集学习者各类的历程与行为数据并进行分析,培训项目运营者就可以了解项目的健康度,并实时监控,即时调整运营手段。在项目推广时,还可以针对不同特征的学习者选择个性化的推广手段,提供更精准的培训服务。

学习无处不在,当学习历程记录可以通过xAPI这类学习技术标准,来收集多元及完整的学习历程数据后,学习数据就不会只停留在SCORM课件阅读或者面授中缺席的记录模式,而是可以将学习历程数据集中起来。过去单纯的学习记录也可以上升到预警及预测的层次,甚至通过数据收集与深度分析,提供关于“学习者如何建构所学内容的意义、如何形成理解,以及学习过程中所做决策”的报告,这对培训项目设计与运营会有莫大的帮助。

To业务部门 提供场景化的工作辅助资源

培训如何落地,一直是企业培训所面临的挑战。在工作环境中,“智能化”工作辅助系统可以依照角色或流程等属性,即时提供给任务执行者个性化且适量的内容,扮演了教练的角色,加速问题解决并提升工作成效。

此外,通过学习元件或知识元件在元数据层的标签,内容资源可以具备学习者能力、角色、工作场景及业务流程等属性。之后,结合“智能化”推荐引擎,内容便可以依照单一或多元属性呈现,作为获取知识的来源被自动推送给学习者,或者作为问题解决的资料来源被推送给任务执行者,满足在工作中“即用即学”的场景。

来源:人力资源报

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