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超越炒作：设计人工智能内容维护策略以防止 L&D 遗留债务
用人工智能制作课程很容易，但更新课程却是一场噩梦。本文分享了一个简单、真实的框架来审核您的图书馆、清除数字混乱并保持您的培训随着时间的推移保持准确。这篇文章首次发表在电子学习行业。
来源:eLearning行业 | 在线教育博客在 AI 内容膨胀破坏您的 LMS 之前修复它
学习与发展 (L&D) 专业人员正在目睹前所未有的运营瓶颈。在过去的两年里，企业的培训故事完全由速度来定义。使用生成工具可以在几分钟而不是几周内创建培训内容。您需要关于供应链合规性的五部分系列吗？提示并发布。但这种大规模的产量激增也有其阴暗面。如果您对第 361 天发生的事情缺乏计划，那么速度就是一种负担。
我们已正式进入 L&D 遗留债务时代。每当组织在其学习管理系统 (LMS) 中填充数千个文本块、自动生成的测验以及视频的 AI 旁白，而组织内部没有任何跟踪时，就会出现问题。这是大量数字垃圾的积累。如果机油滤清器或公司法规有更新，您在哪里可以找到整个 800 门微课程库中自动创建的所有提及内容？该行业必须从创作转向策划。为了保护学习者的体验，我们需要设计严格的教学设计循环，重点关注内容维护。
人工智能内容膨胀的现实
一旦内容变得容易制作，材料的数量就会增加。数量不受控制会自动导致内容臃肿。生成软件的主要问题是它不知道环境的变化。它只知道模式。
构建教学设计内容维护循环
第 1 步：分配资产生命周期
并非所有培训内容都以相同的速度老化。安全法规可能每年都会发生变化，而内部沟通技巧多年来一直保持相关性。创建后立即根据类似于 Gartner L&D 研究小组等主要行业研究团体跟踪的波动性规模对您的资产进行分类。