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用人工智能重新思考教育：通过人工智能驱动的学习设计创造更有吸引力的学习体验
了解如何通过自适应测验、开放式场景、模拟、辅导反馈和以人为本的创新，将人工智能转化为更好的学习设计，以实现更具吸引力的工作场所学习。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
来源:eLearning行业 | 在线教育博客人工智能驱动的学习设计的实用视角
在上一篇文章中，我们探讨了人们对学习和发展日益关注的问题：当今人工智能的大部分使用都在加速内容生产，但不一定能提高学习质量。
风险正变得越来越明显。
人工智能生成的学习很容易变得通用，过于关注知识交付而不是技能开发，并且仍然给组织留下一种一刀切的模型。在某些情况下，学习者受到的挑战不够，即时答案、简化内容和可预测评估的结合可能会逐渐削弱批判性思维、反思和真正的能力建设。
这就是为什么主要问题仍然像以往一样重要：我们是否真正通过人工智能改善学习，或者只是产生更多的人工智能？
与此同时，机遇也是巨大的。
人工智能可以帮助我们实现更加个性化、适应性强和基于实践的学习体验。它可以支持更强大的脚手架、更灵敏的反馈以及更相关的学习者挑战形式。从这个意义上说，人工智能为学习与发展团队提供了一个机会，让他们能够更接近与 Bloom 的 2 Sigma 理想长期相关的定制支持，不是通过取代人类的专业知识，而是通过扩展精心设计的学习可以实现的规模。
这就是 gAImify Hub 等平台变得尤其重要的地方。
它旨在帮助组织应对这些风险，同时充分利用这些机会，将人工智能辅助课程设计、情境定制、自适应测验、开放式场景、辅导式反馈、人工智能头像模拟和人机交互复习相结合，打造更具吸引力和更有意义的学习体验。
因此，如果上一篇文章重点关注问题和风险，那么这篇文章重点关注响应：
如何更周全地使用人工智能来创造学习，不仅可以更快地构建，而且更加相关、适应性更强，并与真实的工作场所绩效联系起来？
图片由 Human Asset 提供