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在学习设计中保持生成式人工智能的控制
生成式人工智能可以通过总结 SME 见解和构建内容来加速学习设计，但它也可能产生不准确的输出。以下是帮助我保持人工智能生产力但仍处于控制之中的几种做法。这篇文章首先发表在电子学习行业上。
来源:eLearning行业 | 在线教育博客使用 GenAI 构建培训的经验教训
生成式人工智能已迅速成为学习设计中的强大合作伙伴。它可以总结长时间的主题专家 (SME) 访谈、起草学习材料、构建内容并加速早期设计工作。在许多方面，它就像一个不知疲倦的研究助理，帮助将原始专业知识转化为学习经验。
然而，任何在实际项目中使用过生成式人工智能的人都知道故事的另一面：人工智能不是中立的。当数据不完整或提示模糊时，系统不会简单地回答“我不知道”。相反，它填补了空白。有时会提供看似合理但不正确的信息。它可能会发明参考文献，产生不受支持的结论，或者自信地提出与真实情况不符的想法。对于学习和发展 (L&D) 专业人士来说，这提出了一个重要的挑战：我们如何才能有效地使用生成式人工智能，同时又不失去对学习内容的准确性、真实性和问责制的控制？
在我最近开发领导力培训计划的工作中，我发现答案不仅仅是更好的提示。关键是建立一个流程，将人工智能负责任地整合到整个学习设计工作流程中。在这里，我分享了一些实践，这些实践帮助我在构建领导力培训时保持人工智能的生产力，同时仍处于控制之中。
奶奶法则：始终从目标开始
我的第一条规则来自我在人工智能出现之前很久就学到的东西。在我的高中教师资格认证计划中，我的主管常常重复一条简单的建议：始终从目标开始。人是不同的，日子是不同的，环境总是在变化，但目标仍然是保持学习体验集中和有意义的基石。在人工智能支持的设计中，这一原则变得更加重要。
目标充当控制系统，使 AI 输出与培训目的保持一致。