AI對教育訓練的影響
AI對於教育訓練的影響?
※前言※
AI工具的快速發展,漸漸取代了某些工作者,像是繪圖的漫畫者,過往需要許多人力幫忙繪製底稿,然而有了AI的協助,對於人力的需求大幅度的降低;身處於資訊發達的數位時代,究竟AI工具對於人力資源的教育訓練工作者而言是機會還是威脅呢?
※國外T&D專家對於AI的看法※
Dixit, A. S., & Jatav, S. (2024)
搜集了訓練與發展專家們對於AI的看法,整理出幾項結論:
一、AI能夠更快速的找出學員對於訓練的需求
與過去相比,學員對於訓練需求的期望,是具備靈活性、便利性以及能按照自己的學習步調走。因此提高對於微學習(Micro-learning)、個人化學習(Personalized learning)和混成學習(blended learning)的需求。
以下簡單介紹三種學習方法:
1.微學習(Micro-learning):
l由美國人才發展協會所提出的,目的在因應現代人能夠用來學習的時間太少。希望以3-7分鐘的學習長度,來達到每天學習的效果。
l適用的時機:個案的分析與討論—簡單的個案分享,再加入育討論主題的專業知識,讓學員能夠一次完整性的學習某特定主題。
l學員特性:具有一定基礎知識的學員(達到知識擴充),而非從零開始。
2.個人化學習(Personalized learning):
l考量到每位學員的能力、興趣與需求,打造出量身訂做的學習環境。
l有研究指出個人化學習有助於學生在數學或閱讀科目的表現,但因為實際執行起來是一項困難的任務,所以對於該學習討論多於實際驗證。
3.混成學習(Blended learning):
l定義:同時結合遠距、線上與實體學習,提升學習體驗並能夠使學習達到連貫的教學方式。
l成功的原因:
1)學習趨勢與反饋:混合線上與線下的技術,使老師能夠迅速的將最新的學習趨勢和模式融入課程中。
2)更低的成本:減少學員為了上課而需要的移動成本(交通),同時也降低了講師的時間需求。
3)覆蓋與個人化:全球性組織,可以更輕鬆將訓練帶給員工,不論員工是在不同國家,還是正在居家辦公中;且因為每位員工的專業能力與理解能力不同,混成學習可以讓學員自主選擇,如何、何時與學習何種資訊。
二、利用AI能夠有效促進有意義的學員參與
AI技術,如聊天機器人(chatbots)、影片推薦系統(video recommendation systems)和智慧型教學系統(intelligent tutoring system)能夠提供學員非常個人化的學習體驗。AI快速並靈活的是制訂出學員們個人化的學習體驗,以符合學員的快速變化的學習需求。
三、AI能夠運用在訓練生命週期的各個階段中
1.訓練需求評估:
AI具有理解個體的學習模式,根據其表現和工作需求,評估出合適的訓練需求,使學習變得更具有適應性和情境性。
2.訓練與發展(T&D):
基於AI的技術,能提高訓練與發展過程的效率,AI根據學員的個性與偏好,去分配合適的講師,且理解學員的學習風格與節奏。
3. 減輕講師的行政事宜:
目前AI的使用主要在操作層面,但無法提供情感上的支持。
四、實施AI在訓練中可能面臨一些問題與挑戰
AI能夠帶來許多好處,然而卻仍有一些限制,例如:成本問題、數據安全、工作替代、訓練結果測量問題。
※國內教育學者對於AI的看法※
一、從認知處理觀點
AI快速的發展,提供人類許多便利,增加了員工的工作效率,然而卻並非全部都是正面的。根據學者的整理發現,過度依賴AI工具(新科技)會影響使用者的認知記憶與創意,例如:Google效應:越容易搜尋取得的資訊,越容易有數位失憶的狀況發生。
二、AI與ChatGPT對教育的影響
學者(高文忠,2023)認為ChatGPT具備語言理解和生成的應用能力,可以舉一反勝的利用不同的觀點回答問題,雖然能夠幫助學生快速地完成的作業,但對於應學習的專業知識,卻是不足夠的。對於教育工作者而言,充分的運用ChatGPT,可以快速地整理出淺顯易懂的課程內容,簡化複雜的概念,使學習效果更好,此外,也可以讓教材能夠更與時俱進。
總結
AI技術快速發展,能夠有效提升工作的效率,對於教育訓練者而言,不僅能夠更快速的找出學員的訓練需求、提供與時俱進的教學課綱,最後,還能夠降低講師的時間需求(更低成本的混成學習);對於組織而言,混成學習能夠使跨國組織的訓練課程覆蓋到更多的員工,不論是不同國家的員工,甚至是居家辦公的員工也能夠參與;對於學校教育者而言,需要注意的是學生Google效應的發生,造成的數位失憶,雖然能夠他們能快速完成作業,但卻是對於知識內容的了解卻不夠深入。
最後,AI不會取代教育訓練工作者,反而將會成為訓練人員的輔助工具,利用AI提供與時俱進的教學大綱、整理出簡單清楚課程,提升整體的教學品質。
撰寫者:黃詩雅
〈參考資料〉
- Gaessler, F., & Piezunka, H. (2023). Training with AI: Evidence from chess computers. Strategic Management Journal, 44(11), 2724-2750.
- Dixit, A. S., & Jatav, S. (2024). Evolving needs of learners and role of artificial intelligence (AI) in training and development (T&D): T&D professionals' perspective. Journal of Management Development.
- 高文忠. (2023). AI 與 ChatGPT 對教育的影響與因應之道. 臺灣教育評論月刊, 12(7), 68-71.
- 顏榮泉. (2024). 從認知處理觀點評論生成式 AI 對學習的影響. 臺灣教育評論月刊, 13(3), 144-153.
- https://elmlearning.com/hub/elearning/blended-learning/
- https://classone.cwgv.com.tw/course/detail/M20201012083520019
- https://teric.naer.edu.tw/wSite/ct?ctNode=647&mp=teric_b&xItem=1987527