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为什么大多数人工智能法案合规培训不起作用
大多数《人工智能法案》合规培训都是围绕信息传输而不是行为改变而建立的。本文从学习设计的角度解释了第 4 条的实际要求，以及基于场景的设计如何产生法规所指向的结果。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。
来源:eLearning行业 | 在线教育博客好的学习设计是什么样的
我们大多数人都经历过一种特殊的电子学习模块。它以监管摘要开头。它通过一系列明确的义务取得进展。最后是一个包含十个问题的测验，测试对屏幕上刚刚显示的内容的回忆。然后它会将您标记为合规。这种方法一直不能很好地替代学习。对于欧盟人工智能法案来说，这也是一种责任。
问题不是努力或意图；而是问题。这是设计。大多数合规电子学习都是围绕信息传输而不是行为改变而构建的。这些是不同的问题，需要不同的解决方案，而这方面的学习科学几十年来一直是一致的。
迁移（将学习内容应用到新环境中的能力）不会在接触内容后自动发生。对情境相关记忆的研究表明，检索是由学习发生的环境引发的。如果有人通过阅读幻灯片了解《人工智能法案》的要求，那么当他们坐在幻灯片前时，他们最有可能回忆起这些信息。当他们在压力下开会、决定是否向合规团队标记人工智能工具时，他们最不可能回忆起这一点。
间隔检索（随着时间的推移返回材料，而不是覆盖一次）在长期保留方面始终优于单次训练。然而，绝大多数合规计划都是一次性完成的活动，通常与监管截止日期而不是学习曲线相一致。结果是培训产生结业证书，而不是能力。对于明确要求员工表现出适当的人工智能素养的法规来说，这种区别非常重要。