人工智能在企业培训中的应用：AI学习产品如何改变数字化学习
人工智能在几年前听起来还是一个遥远的词，我们似乎认为它与我们所从事的企业培训工作关系不大。然而，在与SaaS软件供应商和我们沟通和讨论数字化学习的过程中，在过去的六个月里，我们发现人工智能技术在数字化学习中发挥了很大的作用，甚至影响了我们设计学习项目的基本逻辑。 。那么，AI技术将对企业学习产生哪些影响？接下来我将从三个主要方面与大家分享一些我们最近看到的一些新的AI+数据学习范式。
（1）AI学习产品对数字化学习的五大影响是什么？
AI微课赋能大规模知识生产
AI视频练习，个性化提升训练效果
AI个性化学习让千人学习成为可能
重构工作技能粒度
让学习成为价值链不可或缺的一部分
（2）AI利用哪些技术突破人才培养的“不可能三角”？
（三）人工智能和数据时代，培训管理者和培训师的职业发展建议
如果您是培训经理、培训师或人力资源从业者，我建议您花大约 10 分钟时间仔细阅读本文。我还建议您向公司管理层推荐这篇文章。人工智能技术将发挥巨大作用，完善企业培训的设计和组织，有效促进企业生产力的提升。
1.1—人工智能内容工具
在目前的培训体系建设中，一般培训项目所占比例最大，而业务部门真正需要的培训项目却很少。造成这一问题的主要原因是内部讲师梯队建设跟不上。我们在推进内部讲师队伍建设的过程中，遇到了很多现实的挑战。例如，业务人员非常忙碌，没有时间设计和开发课程，甚至没有时间录制视频课程。
即使你想录制课程，录制露脸的视频对于大多数人来说仍然是非常具有挑战性的。对于一名专业培训师来说，录制10分钟的课程至少需要两个小时的准备，更不用说后期剪辑、字幕等花费的精力。
AI微课技术可以很好地解决这个问题。
例如：南哥尝试了UMU的AI微课，它的功能非常好：只需在UMU平台上上传一张正面照片，然后输入课程的文字内容，AI微课就可以了。课程将快速为您生成结果。 “真人”视频课程的关键在于，整个过程只用了我5分钟就完成了。
这是我们团队录制的剪辑。你可以感受到效果。也许你会觉得比较初级或者有点生涩，但是从学习和传递基础知识的角度来看，基本上已经足够了。比如：跑步或者开车的时候，我会用微信看书（也是AI语音，习惯了之后也不错）。
在真实的业务场景中，也许员工的学习需求是：我遇到了某个问题。在线学习平台能否及时为我提供优质的学习内容，学习的形式是一个相对次要的目标。
当然，几乎所有技术都在不断迭代和升级。或许你可以想象，如果有一天AI课程工具达到了电影级制作的水平，实现了AI和模拟在课程制作领域的应用，培训师是否能够彻底从录制的工作中解放出来？视频，花更多的时间和内容进行经验总结和知识提取，创造更大的价值。
或许，这一幕就像科幻电影一样存在，而且发生的速度应该比我们想象的要快得多。就像20年前一样，我们无法想象一部智能手机可以解决生活中这么多问题。即使在 30 年前，我们也无法想象我们可以轻松拥有一台可以上网的笔记本电脑。
1.2—AI刻意练习
AI学习技术可以实现大规模刻意练习。在一个常见的应用场景中，比如销售软技能培训，如果有大规模的刻意练习，及时的辅导和反馈，销售人员的绩效可以得到很大的提升。所谓软技能主要指：沟通技巧、销售、客户服务、演讲、领导力、脱口秀等。
721学习设计模式对于大多数培训师来说都非常熟悉，但这种方法论的实施遇到了很大的挑战和困难，因为学生需要以下三类支持来完成刻意练习：培训、评估和反馈。
一般来说，这三个动作是由培训师、教练或学生的直接主管执行和协助的。在实际工作场景中，培训师、教练或学生导师很难抽出时间来完成这项任务。这就是721模型非常合理，但却无法实施的一个重要原因。
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UMU学习平台中的AI视频训练功能可以很好地解决这个问题。
具体学习情况如下：张三已完成相关知识的学习（线上或线下均可）。这时，张三只需拿出手机，打开UMU App，在镜头前进行模拟练习。 AI会评估张三是否理解关键知识点、演练是否到位。运动结束后，AI会立即提供多维度的评分数据反馈。
目前的AI评估和反馈已经比较成熟，也比较接近岗位专家给出的评估结果。例如：某全球知名制药公司利用AI视频培训技术对销售人员进行销售流程的培训。 AI的评价与真实教师的评价类似。评价基本接近。
AI支持的刻意练习相当于为每个学生提供了一位私人教练，提供一对一的辅导。这不仅保证了知识的传递和行为熟练程度的提升，更重要的是，为管理者和教练节省了大量时间，让个性化辅导随时随地大规模发生。这无疑是学习设计领域非常重要的一步。重要技术突破。
有人可能会提出质疑，说优秀的教练通过指导帮助学员发现问题。这个效果会比AI数据反馈好很多。确实，从目前的AI技术来看，AI教练无法与指导教练相比。然而我们扪心自问，有多少企业管理者和教练拥有高超的指导能力？即使拥有高超的指导技巧，我们的培训师和管理者又有多少人有时间一对一地指导下属呢？
不过AI教练的时间很充裕~（哈哈）
1.3—AI个性化学习
在实际的培训项目中，我们是不是经常遇到这样的情况：张三、李四、王五同学都参加了“客户拜访”培训，培训结束后，这三位同学的考核都达到了70%，然而，最终，这三个学生暂时无法完美地完成“客户拜访”的任务。他们的主要表现如下：
上述情况是大多数训练后的真实写照。一般的技能都掌握了，但是不同的员工会在不同的细节上出现问题，而这些细节直接影响员工的工作质量和工作绩效。
这时问题来了，如果你是一个培训方案的设计者，你会如何改善这个问题呢？
让三个学生重新上这门课，这意味着这门课70%+的内容对这三个学生来说是没有用的，因为他们已经掌握了；还是有必要对这三个学生进行一对一的辅导。什么？显然后一种方案会更可行，但成本巨大。
更麻烦的问题是，在实际训练中，我们的训练对象不能只有张三、李四、王五，而是一大群人。当成千上万的学生在同一学习主题下有不同的学习需求时，我们应该如何解决？
这个时候你会发现传统的培训技术已经无法解决千人千面的个性化学习需求，但是AI可以解决这样的问题。
人工智能是如何实现的？
在UMU的AI视频训练中，可以通过以下四个步骤实现个性化学习：
因此，基于学习数据和人工智能技术，可以为学生提供非常精准的学习。只要学生参与学习项目，AI学习项目在技术上就有保障，能够大幅提高学生的学习效率，通过刻意练习和及时反馈来提高学习效果。影响。
这是传统培训师低成本无法实现的学习方法。
1.4——知识的粒度
“纳米级”的知识粒度和知识全面性是学以致用的前提。
谈到这个话题，我们首先要建立共识。想要实现万人学习，前提是对问题、场景、知识进行切割，让问题和知识呈现“纳米级”的粒度。以更碎片化的方式学习，实现更精准的个性化学习。
从认知心理学的角度来看，人类能够记住的信息非常有限，并且在大脑中存储是不规则的。而且对经验和知识还存在很多模糊的认识，这些问题给“如何教人”带来了天然的障碍。
例如：
在培训领域，当我们谈论培训目标时，我们通常会谈论员工通过培训实现的“行为改变”。那么影响员工行为变化的因素有哪些呢？也许我们会说知识、能力和态度。
如果我们继续问，什么是能力？能力由什么组成？或许很多人无法回答这个问题，但事实上，回答这些问题的过程就是对知识的解构和切割的过程。
作为一名培训师或教学设计者，如果你不能回答“能力”这个概念是什么构成的问题，那么你本质上就不明白什么是能力。
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事实上，知识设计的过程就是一个对问题和知识不断分解的过程。分解后，利用一定的逻辑关系和形式，将更小的知识颗粒和问题进行梳理，形成网络化的知识结构图。这也是某一领域专业技术建设的必然过程。
目前，大多数培训课程的典型问题是课程主题太大、课程知识点太细化。结果，总的来说，学到了很多东西，但每个主题都不够深入。
细粒度层面，只有利用AI技术辅助内容的快速生产和大规模的个性化练习，才能构建高效的能力提升通道。
1.5——让学习融入其中
让学习下沉，成为企业价值链中不可或缺的一部分。这是我认为培训领域最大的变化。
如何实现这一目标？
让我举个例子。今天，张三收到了最新政策：销售业绩提成发生了变化，采用了新的计算公式。大多数公司会如何处理这个问题？很有可能会发送电子邮件或群组通知所有相关人员。
接下来会发生什么？估计很多人可能没看过，有的人可能看不懂，有的人可能微信问你或者打电话给你这个公式怎么用。
我想类似的场景在业务中也经常发生，而有了UMU的智能学习平台，这个业务动作可能会变成这样：
张三打开学习平台，搜索了《销售业绩佣金计算》的学习课程，并将课程分享给了相关人员。
相关人员打开链接后：
在这种模式下，业务中要学习的具体知识点就变成：看一看、实践一下。这不是一个非常有趣的过程吗？
这时，张三可以在后台清楚地看到有多少人观看了视频，有多少人完成了考试，有多少人答对了问题，还有多少人答错了问题。接下来，他将通过其他方式来推进销售学习项目。着陆。显然，这是将数字化或智能化学习融入业务场景的一个很好的例子。
(2)人工智能与不可能三角
人才发展行业存在一个“不可能三角”，指的是学习效果、总体成本和培训导师生产力三个要素之间的矛盾关系。过去，在人才发展和学习发展领域，学习项目的设计和实施都是通过妥协一两个要素来改进另一个要素。然而，这种妥协并不能带来整体满意度的提升。
人工智能技术可以突破这一瓶颈，提高学习效果和生产能力。在学习和人才培训领域，AI视频培训技术目前在全球范围内广受青睐。该技术主要包括：
因此，不难发现，人工智能技术已经相对成熟地进入职业技能培训领域，这将对企业培训体系的建设产生深远的影响。
（三）发展建议
基于AI+数据的趋势，作为培训从业者应该注意什么？在这里我想分享三个观点：
（4）AI学习技术体验
AI技术在企业学习中的应用有何神奇之处？
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