Полтора года назад слушал выступление какого-то руководителя L&D, на котором он заявил: «В течение рабочего дня я уже трачу больше времени на общение с ИИ, чем на общение с командами — до 5 часов в день».
Я подумал: «Дядя, ты чего? Расслабься, иди потрогай траву». Я решительно не понимал, на что там можно тратить так много времени.
Так вот, я переобуваюсь. С развитием агентных систем (которые могут работать с файлами и приложениями) все больше времени я провожу бок о бок с Codex и LM Studio. В том числе и нерабочего. Все так же сражаюсь за качество обучения, но теперь словно внутри экзоскелета )
Слышал, что блогеры должны «давать пользу», чтобы аудитория не отписывалась, так что сегодня поделюсь наработкой в ИИ-проектировании обучения.
Сейчас я каждый день разрабатываю методических ассистентов для оптимизации разработки нашего цифрового обучения и для коллег из смежных направлений. И для меня ключевым вопросом в корпоративном обучении всегда являлись образовательные результаты. Без них нельзя перейти к структуре и наполнению, ведь это нарушение принципа конструктивной согласованности.
Нужна связка: Образовательные результаты — Формат обучения — Инструмент оценки.
Поэтому в производственной цепочке ИИ-методологов должен быть skill или субагент, который отвечает за извлечение и определение ОР. После множества тестов и правок готов поделиться написанным мной скиллом с вами! Он в комментариях к посту ⬇️
Как его использовать? Добавьте в чат с ИИ исходный материал, для которого нужно определить ОР, загрузите мой скилл и попросите что-то в духе: «Примени скилл learning outcomes.md к отправленному документу».
Если это полезно — дайте знать в комментариях! Буду делиться еще. Если комментариев не будет — значит, блогеры врут.