Хорошо, мы уже разобрались как работают нейросети и где их в целом можно применить, но как их использовать именно в обучении? Вот не полный список идей, в каких задачах вы сможете получить максимальную пользу:

Генерация структуры и материалов в курсах. Очевидно это самая первая идея.

01.

Работа с сырыми материалами от экспертов - короткая выжимка, ключевые мысли по документам, которые нужны для работы над курсом.

02.

Перефразирование и переписывание текста. Когда из сухой документации по ГОСТу мы получаем текст, который можно комфортно читать.

03.

Придумывать тестовые вопросы к материалам и курсам. Пока речь не про “на лету”, а просто создать и загрузить в редактор курсов или LMS.

04.

Создавать вопросы и ответы для тестов на лету - не случайные варианты из базы вопросов, а действительно новые формулировки для каждого ученика, чтобы уменьшить возможность фрода.

05.

Тестирование с адаптивной сложностью: использовать алгоритмы, которые адаптируют сложность вопросов на основе успехов и ошибок студента, чтобы оптимизировать процесс обучения. Подстраивать вопросы и варианты ответов в тестах под уровень учащегося, проверять что ответ был дан не случайно или по невнимательности, задавая дополнительные вопросы.

06.

Диалоговые тренажеры с меняющимся контекстом (включая эмоции персонажа). А если добавить распознание речи, то уровень погружения в обучение можно поднять почти до персональной беседы с тренером.

07.

Проверка тестовых заданий и эссе в виде свободного текста. То, что всегда требовало участия живого человека.

08.

Автоматическое написание саммари после проведенного вебинара. Тезисы могут включать в себя как основные мысли, так и задания на дом или проверочные вопросы для закрепления материалов.

09.

Функция "я это знаю, давай короткую версию лонгрида" в любом курсе или материале.

10.

Функция "я ничего не понял, приведи пример" или "я ничего не понял, опиши другими словами и подробнее как для пятиклассника", аналогичная предыдущей, но в обратную сторону.

11.

Подстраивать стиль и историю курса под ценности/потребности/предпочитаемые стили подачи информации. Например можно написать один курс по продажам, после чего нейросеть адаптирует его для менеджеров в отделении или для сотрудника колл-центра.

12.

Подстраивать курс под уровень и язык целевой аудитории. Мы можем сделать один курс, но зная конкретного сотрудника (например оценив его знания на входном тестировании) мы сможем давать больше или меньше деталей в курсе. Выбирать из курса то, что юзер еще не знает, чтобы не давать ему "воду" и не тратить лишнего времени.

13.

Автоматически обновлять курс при появлении новых материалов в некой базе знаний (складываем регламенты в папку, при появлении нового документа курс автоматически актуализируется)

14.

Автоматическое создание справочных материалов: Предоставлять автоматически сгенерированные справочные материалы или конспекты по темам, которые студенты могут использовать для повторения и углубления знаний.

15.

Персональный план обучения: Анализировать прошлые достижения и прогресс студента, предлагать индивидуальные планы обучения с подбором уроков и заданий, которые наиболее соответствуют его уровню и потребностям.

16.

Проведем тренинг для вашей команды по основам ИИ

Сотрудники поймут, как применять ИИ в своей работе

Освоят навык написания промптов к ИИ, которые будут давать результат

Поймут ограничения ИИ, границы применения

Научатся применять метрики качества результата при работе с ИИ

Поймут, что такое промпт-архитектура и научатся писать сложные последовательности промтов для более глубого и качественного результата

Освоят технические аспекта запуска и использования ИИ как локально, так и в облаке

Вдохновятся идеей использования ИИ и станут амбассадорами этой темы внутри компании