AI đang biến đổi nhiều ngành công nghiệp khác nhau, học tập và phát triển cũng không ngoại lệ. Việc AI đột ngột được đưa vào các quy trình học tập và phát triển đang định hình lại cách các tổ chức đào tạo nhân viên của mình, thúc đẩy hiệu quả, cá nhân hóa và tác động của trải nghiệm học tập. Nó cũng hợp lý hóa các nhiệm vụ cho người hướng dẫn, tự động hóa các quy trình và giảm thời gian dành cho các hoạt động thường ngày. Đây là một kịch bản đôi bên cùng có lợi cho người học, các chuyên gia L&D và toàn bộ tổ chức. Bạn nên coi AI không phải là một xu hướng nhất thời mà là sự thay đổi cốt lõi trong cách mọi người tiếp cận việc học, hiện thực hóa các công cụ và phương pháp mà trước đây chỉ là giấc mơ.

7 trường hợp sử dụng AI trong L&D

AI trong L&D đang cách mạng hóa việc đào tạo nhân viên vì nó mang đến trải nghiệm học tập được cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu của từng người, đảm bảo sự tương tác tối đa và giữ chân người học.

Hãy tưởng tượng AI như một người cố vấn siêu thông minh. Nó phát triển cùng bạn, cung cấp phản hồi tức thời và thích ứng với tốc độ học của bạn. Tóm lại, AI biến đào tạo truyền thống thành trải nghiệm năng động và tương tác. hãy cùng xem AI được dùng như thế nào trong L&D:

1. Biên soạn nội dung

Một trong những ứng dụng quan trọng nhất của AI trong học tập và phát triển là biên soạn nội dung.

Hãy tưởng tượng đến nỗ lực liên quan đến việc tạo ra nội dung giáo dục tốn nhiều thời gian và nguồn lực. AI sẽ tham gia phân tích các tập dữ liệu lớn, nhanh chóng tạo ra và quản lý nội dung luôn có liên quan và cập nhật. Theo cách này, người hướng dẫn có thể cung cấp cho người học thông tin mới nhất, đặc biệt hữu ích trong các lĩnh vực phát triển nhanh như công nghệ và y học. Thêm vào đó, AI điều chỉnh nội dung theo các phong cách và sở thích học tập khác nhau, giúp đào tạo hấp dẫn hơn, hiệu quả hơn và toàn diện hơn.

Đây là một ví dụ: Các công cụ AI có thể tạo ra các câu đố, tóm tắt, thậm chí là toàn bộ bài học dựa trên thông tin đầu vào từ các Chuyên gia về chủ đề (SME). Việc tạo nội dung tự động này giúp giảm thời gian mà người hướng dẫn dành cho việc phát triển tài liệu, cho phép họ tập trung hơn vào việc tương tác với người học và tinh chỉnh chiến lược học tập của mình.

>> Thế hệ gen Z là gì? Sự khác nhau giữa gen Z và Millennials

>> Vì sao động lực lại quan trọng và cách tạo động lực cho nhân viên

2. Lộ trình học tập được cá nhân hóa

Cá nhân hóa là một tính năng mạnh mẽ nữa của trí tuệ nhân tạo trong học tập và phát triển.

Trong đào tạo truyền thống, cách tiếp cận theo khuôn mẫu thường không đạt được mục tiêu, không giải quyết được sở thích và phong cách học tập đa dạng của từng cá nhân. Điều này có thể dẫn đến giảm sự tham gia và hiệu quả, khiến nhiều người học cảm thấy mất kết nối và không có cảm hứng với quá trình học tập. AI thay đổi điều này bằng cách tạo ra các lộ trình học tập được cá nhân hóa. Trên thực tế, nó có thể đề xuất các khóa học hoặc tài liệu đào tạo cụ thể phù hợp với nhu cầu của từng cá nhân. Bằng cách nào? Bằng cách theo dõi tiến trình, sở thích và hiệu suất của người học.

Ví dụ, hệ thống AI xác định điểm mạnh và điểm yếu của người học theo thời gian thực. Sau đó, chúng điều chỉnh độ khó và loại nội dung cho phù hợp. Vì vậy, nếu người học xuất sắc ở một số lĩnh vực nhất định hoặc đã có kỹ năng, AI có thể bỏ qua các bài học thừa và cung cấp tài liệu khó hơn. Tương tự như vậy, nếu người học gặp khó khăn với một chủ đề cụ thể, AI cung cấp thêm các nguồn lực và hỗ trợ để giúp họ nắm bắt nội dung tốt hơn.

3. Phân tích người học

Các chuyên gia L&D liên tục cải tiến quy trình học tập và AI thúc đẩy nỗ lực này. Thông qua phân tích người học, AI thu thập và xử lý dữ liệu về cách người học tương tác với nội dung đào tạo. Sau đó, nó xác định phương pháp nào hiệu quả nhất, kỹ năng nào cần cải thiện và các lĩnh vực nào cần cải thiện trong đào tạo doanh nghiệp.

AI nhanh chóng cung cấp thông tin chi tiết về mức độ tham gia khóa học và các thách thức khác khi theo dõi nhiều số liệu khác nhau. Ví dụ: thời gian hoàn thành, điểm bài kiểm tra và mức độ tham gia. Phân tích tự động này thay thế các quy trình thủ công lặp đi lặp lại và đảm bảo các chương trình đào tạo được tinh chỉnh để có tác động và hiệu quả tối đa.

4. Gia sư ảo và chatbot

Hỗ trợ người học nâng cao trải nghiệm học tập tổng thể. Gia sư ảo và chatbot hỗ trợ AI cung cấp hỗ trợ tức thời bằng cách trả lời câu hỏi, hướng dẫn và phản hồi.

Gia sư ảo mô phỏng các buổi học kèm 1:1, cung cấp lời giải thích và làm rõ theo yêu cầu. Họ cũng theo dõi tiến trình của người học và điều chỉnh phương pháp đào tạo cho phù hợp. Chatbot xử lý nhiều truy vấn trực tiếp hoặc nhiệm vụ hành chính hơn. Ví dụ, lên lịch lớp học hoặc cung cấp thông tin khóa học. Loại hỗ trợ ngay lập tức này có lợi cho những người học có thể không dễ dàng tiếp cận với người hướng dẫn.

>> Các kỹ năng người quản lý L&D phải phát triển để hỗ trợ và đáp ứng các mục tiêu kinh doanh

>> Các bước khảo sát nhu cầu đào tạo cho nhân sự trong doanh nghiệp

>> 9 kỹ năng mềm cần có của nhân viên kinh doanh

5. Đánh giá tự động

Đánh giá là điều cần thiết cho bất kỳ chương trình học tập nào. Tuy nhiên, chúng có thể tốn thời gian để quản lý và chấm điểm. Các công cụ AI tự động hóa quy trình này bằng cách cung cấp các đánh giá và phản hồi nhanh chóng và chính xác. Điều này làm giảm đáng kể khối lượng công việc của các chuyên gia L&D đồng thời cho phép người học có được cái nhìn sâu sắc ngay lập tức về hiệu suất của họ. Do đó, họ có thể cải thiện nhanh hơn.

Đánh giá tự động hoạt động như thế nào? AI có thể xử lý nhiều loại đánh giá khác nhau, như bài kiểm tra trắc nghiệm và chấm điểm bài luận. Thuật toán AI đánh giá các phản hồi bằng văn bản về ngữ pháp, tính mạch lạc và tính liên quan. Đồng thời, chúng cung cấp phản hồi chi tiết giúp người học hiểu được những thách thức của mình và cải thiện. Vòng phản hồi nhanh chóng thúc đẩy đào tạo hiệu quả vì người học có thể giải quyết điểm yếu của mình ngay lập tức.

6. Môi trường học tập thích ứng

Môi trường học tập thích ứng sử dụng AI để tạo ra trải nghiệm học tập năng động dựa trên tương tác của người học. Những môi trường này điều chỉnh mức độ khó, phong cách trình bày và loại nội dung theo thời gian thực.

Ví dụ, một nền tảng học tập thích ứng phát hiện khi người học không tập trung hoặc gặp khó khăn với một chủ đề nào đó. Sau đó, nền tảng này sẽ điều chỉnh cách truyền tải nội dung bằng cách thêm nhiều yếu tố tương tác hơn, chia nhỏ tài liệu thành các phần nhỏ hơn hoặc cung cấp các ví dụ và đánh giá. Khả năng phản hồi này giúp người học tập trung và đảm bảo trải nghiệm học tập hiệu quả hơn.

7. Phân tích dự đoán cho kết quả học tập

Phân tích dự đoán sử dụng AI để dự báo kết quả học tập dựa trên dữ liệu lịch sử. AI phân tích các mô hình trong dữ liệu của người học và dự đoán người học nào có nguy cơ tụt hậu và biện pháp can thiệp nào sẽ hiệu quả hơn.

Giả sử dữ liệu hiệu suất của người học cho thấy một khó khăn nhất quán với các chủ đề cụ thể. Công cụ AI có khả năng dự đoán rằng người học có thể cần hỗ trợ bổ sung để hoàn thành khóa đào tạo. Nó cũng có thể chủ động đề xuất các buổi học kèm, tài nguyên hoặc các chiến lược học tập khác nhau. Cách tiếp cận này giúp giải quyết các vấn đề trước khi chúng trở thành vấn đề, cải thiện tỷ lệ thành công của người học.