Как я думаю о работе с обучением
Несколько позиций, на которых строится моя работа. У каждой есть ссылка на кейс, где видно, как это выглядит на практике.
Контент дешевеет. Ценность смещается в диагностику, практику и честное измерение.
С AI приличный черновик текста курса перестал быть сложной частью работы. Сложным остаётся понять, что люди должны делать иначе, и спроектировать практику, которая их к этому приведёт. На это теперь уходит больше моего времени, и я стараюсь измерять, сработало ли обучение, а не дошли ли люди до конца.
Как это выглядит на практикеAI-этап проектирования в производстве курсовБольше всего AI даёт на этапе проектирования, а не при написании текста.
Генерация текста — самое очевидное применение AI, и в основном она ускоряет шаг, который и так был быстрым. Больший выигрыш появляется раньше, когда AI помогает разобрать исходные материалы, интервью и ТЗ и найти разрыв в поведении. Поэтому я встроил AI в этап проектирования, до того как что-то написано.
Как это выглядит на практикеAI-этап проектирования в производстве курсовКурс без безопасной практики информирует, но не учит.
Прочитать правило и применить его в рабочей ситуации — разные навыки. Людям нужно место, где можно ошибиться и увидеть последствия без реального ущерба. Даже в обязательном комплаенс-обучении я ищу, где добавить ситуационные задачи вокруг обязательного контента.
Как это выглядит на практикеКомплаенс-курс о недобросовестных практиках с выбором ролиСначала дёшево проверить самое рискованное допущение.
Большинство инициатив в обучении держатся на одном-двух допущениях, которые никто не проверял. Если такое допущение неверно, всё построенное на нём пропадает. В исследовании персонализации я предложил проверить гипотезы на макетах и небольшой группе, прежде чем строить инфраструктуру данных.
Как это выглядит на практикеИсследование персонализации обучения до инфраструктурыЧерновой вариант двигает проект быстрее, чем ещё одна встреча.
Заказчику трудно реагировать на абстрактный план и легко на то, что можно увидеть. Я предпочитаю пораньше принести сырой прототип, чтобы люди показали, что не так. С AI такие черновики настолько дешёвые, что их не жалко выбросить.
Как это выглядит на практике · TODO
LMS превращается в открытую экосистему.
Обучению больше не обязательно жить внутри одной закрытой платформы. Стандарты вроде xAPI позволяют инструментам вне LMS передавать, что люди на самом деле сделали. Это меняет и то, что мы можем измерять, и то, что можем строить.
Как это выглядит на практике · TODO