Avaliações mais inteligentes com IA: capacitar o aprendizado
Muitas vezes, destacamos os benefícios de uma forte cultura de avaliação, a crença de que uma empresa deve buscar não apenas para disseminar o conhecimento, mas também para validá -lo. A melhor maneira de conseguir isso é normalização, até generalização, avaliações. Hoje, a inteligência synthetic traz força renovada para essa abordagem. Para oferecer benefícios tangíveis no campo do treinamento, a IA deve ser fortemente integrada às plataformas de eLearning, com o objetivo de ganhos imediatos de produtividade. As possibilidades são vastas, não apenas na criação de conteúdo, mas também, por exemplo, na classificação dos envios do aluno. Além de economizar tempo e dinheiro, a IA pode melhorar a qualidade do treinamento e abrir novas avenidas. Vamos explorar como.
A avaliação desempenha um papel central em todos os processos de treinamento. Upstream, ajuda a mapear competências, identificar necessidades de treinamento e validar pré -requisitos. A jusante, serve para confirmar os resultados da aprendizagem, as certificações de premiação e medir o progresso do conhecimento, avaliando assim o valor agregado de cada iniciativa de treinamento. Isso não é tudo: mesmo durante o treinamento, a avaliação é uma ferramenta poderosa para reforçar o conhecimento e aumentar a retenção, sem dúvida a ferramenta de aprendizado mais eficaz.
Avaliações corretas: Por que grandes bancos de perguntas?
Para implementar avaliações de alta qualidade, confiáveis, abrangentes e envolventes, grandes bancos de perguntas são essenciais. Esses bancos garantem uma cobertura completa do tópico, oferecendo tipos variados de exercícios e ângulos de abordagem. Eles permitem testes dinâmicos, onde as perguntas se adaptam às respostas anteriores do aluno, um dos fundamentos do aprendizado adaptativo.
Alguns treinadores desenvolveram bancos de dados de centenas ou até milhares de perguntas para abordar completamente os principais tópicos. Criar esse conteúdo é um grande investimento, exigindo o assunto e a experiência em design instrucional. Para muitas organizações, isso representa uma barreira à implantação mais ampla de avaliações.
Criando perguntas para avaliações: a IA pode ajudar?
Os grandes modelos de idiomas (LLMS) se destacam na criação de conteúdo, incluindo materiais educacionais. Isso não significa simplesmente conversar com o ChatGPT; Em vez disso, a plataforma LMS gerencia e automatiza a interação com o LLM.
Para gerar perguntas, você pode simplesmente descrever o tópico desejado, especificar o tipo e o número de perguntas, selecionar o idioma de destino, clicar em “Iniciar” e as perguntas são geradas. Você pode validá -los para integração imediata ou mantê -los como rascunhos para refinamento.
Gerando conteúdo a partir da documentação interna
É possível gerar perguntas e testes com base no conhecimento geral incorporado em grandes LLMs, sem treinamento específico. No entanto, a experiência desejada geralmente é mais especializada. Nesses casos, o LLM precisa trabalhar a partir de um corpus dedicado de documentação interna. Documentos relevantes (PDFs, Phrase, PowerPoint, and so forth.) que contêm os conhecimentos necessários são compilados, às vezes centenas de páginas. É importante lembrar que a qualidade da saída de um LLM está intimamente ligada à qualidade de suas fontes de entrada.
Depois que o corpus é definido, o LLM produz conteúdo estritamente com base nesse conhecimento. Um especialista pode interagir com a IA para refinar o processo, por exemplo, concentrando -se em certos subtópicos ou ajustando a dificuldade das perguntas.
A produção de uma dúzia de perguntas leva apenas alguns minutos e, com iteração, centenas podem ser criadas em uma a duas horas. Mas a chave não é velocidade ou quantity, está produzindo perguntas relevantes, variadas e bem-fragmentadas, geralmente acompanhadas por texto explicativo que referencia os principais pontos de aprendizagem. Criar distratores plausíveis (opções de resposta incorretas) geralmente é difícil para especialistas, mas é fácil para um LMS habilitado para LLM.
O trabalho dos alunos de classificação de IA
Outra área em que a IA está aumentando drasticamente os processos de avaliação está na classificação. Perguntas abertas são uma excelente prática, eles exigem que os alunos lembrem o conhecimento sem pistas, organizem seus pensamentos e os expressam claramente. Isso os torna exclusivamente valiosos nas avaliações.
No entanto, as respostas abertas exigem um suggestions personalizado e de classificação, que consome tempo e muitas vezes limita seu uso, uma oportunidade perdida. Agora, uma plataforma de avaliação pode lidar com esse processo com eficiência, qualitativamente e com personalização completa graças à IA. Você pode fornecer uma resposta modelo e definir com precisão as expectativas. Por exemplo: “O aluno deve identificar pelo menos três riscos de fraude em sua resposta”. As instruções de classificação também podem incluir regras de pontuação e o tom do suggestions (neutro, encorajador, rigoroso and so forth.).
Conclusão
Alguns dizem que os ganhos de produtividade esperados da IA ainda não se concretizaram. Mas no campo de treinamento e educação, os benefícios estão ao seu alcance, como acabamos de ver. Além da produtividade, a facilidade de criar conteúdo de qualidade simplesmente permite novas abordagens, para o benefício dos alunos.
Isenção de responsabilidade: As opiniões expressas neste artigo refletem as opiniões pessoais do autor e não representam necessariamente a posição da indústria de eLearning.
