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利用生成式 AI 改进企业在线学习

提高 ROI 并降低成本的 3 种方法

企业在线学习计划可以在提高利润方面发挥关键作用,也可能给组织带来高昂的计划和实施成本,如果开发人员出错,成本将尤其高。企业在线学习解决方案成本高昂的原因有几点。其一是初始投资。如果组织没有现成的在线学习平台或在线学习解决方案,可能需要斥巨资购买(有时可能还要支付持续访问费)。创作高质量的在线学习内容往往不便宜。雇佣培训师和在线学习专家也是一项成本。即使学习材料只需要开发或录制一次,也需要人工费。无论是请外部供应商还是内部员工作为培训师,都是如此。仍然要向内部员工支付工资或时薪。第三项成本是员工参加企业培训所花费的时间。这些时间一般被视为员工工时损失,因此会影响 ROI。最后一项潜在成本是更新企业在线学习材料。企业有时需要根据新的程序、客户、规范等更新课程。

但雇主可以利用生成式 AI (GenAI) 消除这些潜在成本。利用 AI 工具,组织可以通过 3 种方式减少成本,并确保通过企业在线学习计划有效提高 ROI。阅读博客,了解详情。

1. 拟定企业在线学习项目的范围和预算

估算和跟踪预算是降低成本的重要环节。雇主可以从一系列 AI 工具中选择合适的工具来帮助确定以下信息:

  • 在线学习课程时长
  • 开发所有课程材料的每小时成本是多少,并且要考虑开发工作交与企业内部的课程开发人员还是外部的在线学习课程开发专家
  • 课程实施的成本是多少
  • 将课程内容翻译成其他语言以便所有人员都能使用的成本是多少
  • 学员离岗参加课程的成本是多少

根据这些信息,组织可以有策略地规划资源,并将资源分配到企业在线学习计划中的关键环节;还可以确保在预算范围内聘请课程开发人员或购买在线学习平台;最后,组织还可以跟踪整个过程中每个阶段花费的时长,从而避免课程开发或实施时间过长及成本增高。

一个人带着耳机学习在线学习内容

2. 简化企业在线学习内容的创作

在任何一个企业在线学习计划中,内容创作都至关重要,而且造成的人力成本往往也很高。利用 GenAI 工具的自动化功能,企业可以更加高效地完成内容创作,而且只需要投入极少的人力进行监督或审核。这样一来,成本将大幅降低。获得参考资料后,大型语言模型 (LLM) 可以编写和并帮助精心组织内容,使内容读起来连贯、统一。更重要的是,速度比人工要快得多。

AI 可以生成吸引受众的优质内容,例如:

  • 博客文章
  • 论文/阅读材料
  • 文章
  • 社交媒体帖子

AI 能够针对潜在学员调整内容风格和难度,因此能降低内容创作的成本并提高 ROI。利用 AI 可以生成更偏重学术或具有复杂风格的内容,也能针对受教育程度较低、对内容不太熟悉或受其他限制的学员降低内容难度,因此雇主可以轻松创作适合各类学员群体特征的内容。(他们甚至可以利用 AI 分析过往学员的学习成效和分数,从而确立更有针对性、更加精准的学员群体特征。)

AI 降低成本并提高内容创作价值的另一个途径是翻译与本地化。如果公司员工说的是不同的语言,通过提供这些员工方便使用的在线学习内容,也能提高 ROI。AI 可以辅助翻译与本地化,与完全靠人工翻译相比,效率大为提升。它可以显著降低翻译与本地化的成本。

最后,通过辅助更新在线学习内容,AI 可以帮助雇主提高 ROI 和降低成本。有效的在线学习课程会随着组织需求的变化而与时俱进。也许员工需要了解新的产品或服务,或者需要针对最新合规信息接受培训,AI 都可以帮助组织快速且经济高效地更新在线学习资料或生成新的资料。

具有在线学习图标的笔记本电脑和主板

3. 为企业在线学习计划生成学员分析

生成学员分析可以有效提高在线学习课程的 ROI。如果没有全面地分析成功和失败案例,要改进员工培训和教育的学习成果就会十分困难。

AI 可用于深度分析学员的诸多方面,包括:

  • 需求
  • 偏好
  • 对材料的感兴趣(或缺乏兴趣)程度
  • 不足之处
  • 能力
  • 成效

这些信息都有助于更轻松地开发和实施内容,使在线学习计划取得良好成效。借助这些信息,企业还能更轻松地节省成本,将更多预算分配到最具效益的教学设计和实施。

AI 并非只能提供一般的帮助。在学员参加课程时,该技术还可以针对特定的学员个人或学员类型更新和定向提供材料。在这种应用场景下,AI 可以确保每个人都能获得个性化程度更高,因而更加有效的学习路线。学员分析还可以揭示学员在哪些方面遇到困难,或者需要更多材料、测验或培训师支持。

最后,AI 可以向学员和培训师提供有关学习成效的更多详细数据。学员可以根据这些数据加强自主学习,扬长补短,建立信心。培训师则可以通过这些数据及早发现学员面临的困难,及时干预并帮助他们赶上进度。AI 还可以提供详细建议,以帮助提高学员对学习主题的掌握程度。

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作者
在线学习解决方案架构师 Samantha Keefe 和 Abhilasha Choudhary
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