ອະນາຄົດຂອງການອອກແບບການສອນບໍ? ມັນ... ຄືກັບວ່າມາຮອດແລ້ວ. ອິນເຕີເຟດ LMS ທີ່ໜ້າເບື່ອ ແລະ ການປະຊຸມວາງແຜນເນື້ອຫາທີ່ຍາວນານ ແລະ ເຈັບປວດ ກຳລັງໄດ້ຮັບການປັບປຸງໃໝ່ - ຈາກເຄື່ອງມືທີ່ບໍ່ພຽງແຕ່ເລັ່ງສິ່ງຕ່າງໆໃຫ້ໄວຂຶ້ນເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ ຍັງຮ່ວມສ້າງ ກັບທ່ານ. ແລະ ນີ້ບໍ່ແມ່ນການໂຄສະນາຊວນເຊື່ອດ້ານເຕັກໂນໂລຢີ. ມັນກຳລັງເກີດຂຶ້ນດຽວນີ້. ງຽບໆ. ຢູ່ທົ່ວທຸກແຫ່ງ.
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 Otter AI ແມ່ນຫຍັງ? ຄູ່ມືທີ່ເປັນປະໂຫຍດແທ້ໆສຳລັບແອັບທີ່ທຸກຄົນແອບອ້າງຮູ້
ວ່າ Otter AI ເຮັດຫຍັງແທ້ໆ, ມັນເຮັດວຽກແນວໃດ, ແລະເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເປັນຫຼາຍກວ່າການຖອດຂໍ້ຄວາມຈາກການປະຊຸມ.
🔗 ວິທີການສ້າງ AI - ການເຈາະເລິກໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ຄວາມພະຍາ
ຮຽນຮູ້ການສ້າງ AI ຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຈົມຢູ່ກັບຄຳສັບສະເພາະ ຫຼື ການໂຄສະນາເກີນຈິງ.
🔗 ວິທີການຝຶກອົບຮົມແບບຈຳລອງ AI
ຄູ່ມືງ່າຍໆສຳລັບການກະກຽມຊຸດຂໍ້ມູນ, ການເລືອກແບບຈຳລອງ, ການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ການປັບແຕ່ງລະບົບ AI ຂອງທ່ານເອງ.
ລໍຖ້າ - ແມ່ນ ແທ້?
ຢ່າທຳທ່າວ່າທຸກຄົນເຫັນດີນຳເລື່ອງນີ້. ບາງຄົນຖືວ່າມັນຄືກັບວິສະວະກຳ PowerPoint ທີ່ມີຊື່ສຽງ. ຄົນອື່ນເຫັນວ່າມັນເປັນສະຖາປັດຕະຍະກຳທາງດ້ານສະຕິປັນຍາ - ເຊັ່ນວ່າ, ເຈົ້າສ້າງຄວາມເຂົ້າໃຈຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນໄດ້ແນວໃດ? ຈາກຄວາມມົວໄປສູ່ຄວາມຊັດເຈນ? ມັນເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງ UX, ສ່ວນໜຶ່ງແມ່ນຈິດຕະວິທະຍາ, ແລະບາງຄັ້ງ... ຄວາມວຸ້ນວາຍ.
ແລະເມື່ອ AI ເຂົ້າມາແຊກແຊງ? ຄວາມວຸ້ນວາຍນັ້ນຈະຖືກຈັດຕັ້ງຂຶ້ນ. ຫຼືຢ່າງໜ້ອຍກໍ່ຄວບຄຸມໄດ້ດີກວ່າ.
🛠️ ການປຽບທຽບຢ່າງວ່ອງໄວ: ເຄື່ອງມື AI ຕາມກໍລະນີການນຳໃຊ້
| ຟັງຊັນ | ຕົວຢ່າງເຄື່ອງມື AI | ສິ່ງທີ່ມັນເຮັດໂດຍອັດຕະໂນມັດ | ຂໍ້ແປກທີ່ຄວນຮູ້ |
|---|---|---|---|
| ການສ້າງຫຼັກສູດເຕັມຮູບແບບ | Courseau, iSpring AI | ໂມດູນ, ແບບທົດສອບ, ສະຄຣິບ, ຮູບແບບຕ່າງໆ | ຕ້ອງການການກວດສອບເນື້ອຫາ |
| ການຈັດສົ່ງການຮຽນຮູ້ແບບປັບຕົວ | Sana Labs, Docebo Learn | ຈັງຫວະການຮຽນ + ການໄຫຼຂອງເນື້ອຫາໂດຍອີງໃສ່ຜູ້ຮຽນ | ຕ້ອງການການປ້ອນຂໍ້ມູນເບື້ອງຕົ້ນທີ່ໝັ້ນຄົງ |
| AI ສຽງ + ວິດີໂອ | Synthesia, ຫ້ອງທົດລອງ WellSaid | ການບັນຍາຍຮູບແທນຕົວ, ວິດີໂອການຝຶກອົບຮົມທີ່ມີຄຳບັນຍາຍອັດຕະໂນມັດ | ສາມາດຮູ້ສຶກຄືກັບຫຸ່ນຍົນໂດຍບໍ່ຕ້ອງແກ້ໄຂ |
| ຜູ້ສ້າງແບບສອບຖາມ | Quizgecko, Easygenerator | ການສ້າງການປະເມີນຜົນດ້ວຍເຫດຜົນຂອງ Bloom | ຕ້ອງການຕົວເລືອກຄຳຕິຊົມຂອງມະນຸດ |
| ການຂຽນສະຕໍຣີບອດດ້ວຍຮູບພາບ | Tome AI, ແອັບ Gamma | ການເລົ່າເລື່ອງສະໄລ້ແບບໄດນາມິກ, ແມ່ແບບ | ດີທີ່ສຸດສຳລັບການສ້າງຕົ້ນແບບໄວ |
ຂໍ້ສັງເກດເລັກນ້ອຍຢູ່ທີ່ນີ້: ຢ່າອີງໃສ່ເຄື່ອງມືພຽງອັນດຽວ. ວາງຊ້ອນກັນ. ທົດສອບພວກມັນ. ພວກມັນສ່ອງແສງແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມແບບຂອງທ່ານ.
ເຄື່ອງມືທີ່ ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຄິດ ໄດ້ແທ້ໆ
ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ມັນໜ້າສົນໃຈ. ເຄື່ອງມື AI ທີ່ດີທີ່ສຸດບໍ່ພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ເປັນອັດຕະໂນມັດເທົ່ານັ້ນ - ພວກມັນຍັງຊຸກຍູ້ແນວຄວາມຄິດຂອງເຈົ້າໄປສູ່ສະຖານທີ່ທີ່ແປກປະຫຼາດ ແລະ ສະຫຼາດກວ່າ. ເຈົ້າໃສ່ຫົວຂໍ້ເຊັ່ນ "ການເປັນຜູ້ນຳທີ່ມີຄວາມເຫັນອົກເຫັນໃຈ," ແລະ ມັນເຮັດໃຫ້ເຈົ້າຮູ້ສຶກຕື່ນເຕັ້ນຫຼາຍ: ມັນມອບລຳດັບບົດຮຽນທີ່ມີການກະຕຸ້ນເຕືອນ, ບັນທຶກປະຈຳວັນ, ແລະ ພາກສ່ວນໂຕ້ຕອບ. ເຈົ້າຈະ ບໍ່ ຂຽນດ້ວຍມືໃນຄັ້ງດຽວ. ແຕ່ດຽວນີ້ບໍ? ເຈົ້າອາດຈະປັບປຸງມັນແທນ.
ແລະນັ້ນແມ່ນການປ່ຽນແປງ: ຈາກຜູ້ສ້າງໄປສູ່ບັນນາທິການ. ຍັງເປັນມະນຸດຢູ່. ພຽງແຕ່ໄວຂຶ້ນ.
🎯 ຜົນສຳເລັດທີ່ແທ້ຈິງ? ການຮຽນຮູ້ແບບປັບຕົວ ແລະ ເຄື່ອນໄຫວ
ລອງນຶກພາບວ່າຜູ້ຮຽນຂອງເຈົ້າບໍ່ໄດ້ຕິດຢູ່ໃນເສັ້ນທາງເສັ້ນຊື່ດຽວກັນ. ພວກເຂົາຖືກກະຕຸ້ນດ້ວຍວິທີນີ້ ຫຼື ວິທີນັ້ນ - ໂດຍອີງໃສ່ວິທີທີ່ພວກເຂົາປະຕິບັດ. ຫຼືແມ່ນແຕ່ຄວາມໄວທີ່ພວກເຂົາຄລິກ. ນັ້ນແມ່ນສິ່ງທີ່ເຄື່ອງມືເຊັ່ນ Sana ແລະ Docebo ກຳລັງເຮັດຢູ່.
ແທ້ໆແລ້ວ, ມັນຄ້າຍຄືກັບ Netflix ສ່ວນຕົວ... ແຕ່ສຳລັບຮູບແບບທາງຈິດໃຈ.
ແນ່ນອນ, ເຈົ້າບໍ່ສາມາດໄວ້ວາງໃຈມັນໄດ້ຢ່າງຕາບອດ. (ເຄີຍເຫັນ AI ແນະນຳໃຫ້ສອນແຄລຄູລັສຜ່ານ memes ແມວບໍ? ມັນ... ບາງສິ່ງບາງຢ່າງ.)
ມຸມຂໍ້ຄວນລະວັງ: ຈັນຍາບັນ, ອະຄະຕິ, ແລະ ຄວາມຮູ້ສຶກໃນກະເພາະອາຫານ 🤔
AI ບໍ່ຮູ້ວ່າຜູ້ຊົມຂອງເຈົ້າມີຄວາມແຕກຕ່າງທາງລະບົບປະສາດຫຼືບໍ່. ຫຼື ຖ້າປະໂຫຍກໃດໜຶ່ງຮູ້ສຶກວ່າເປັນເອກະລັກ. ຫຼື ຖ້າແຜ່ນສີອາດຈະກະຕຸ້ນໃຫ້ເກີດການໂຫຼດເກີນທາງດ້ານການຮັບຮູ້. ນັ້ນຍັງຂຶ້ນກັບ ເຈົ້າ .
ການອອກແບບການສອນທີ່ດີໝາຍເຖິງການຖາມວ່າ:
-
"ອັນນີ້ມີປະສິດທິພາບບໍ - ຫຼື ມີຄວາມໝາຍແທ້ໆບໍ?"
-
" ຂ້ອຍ ມັກສິ່ງນີ້ບໍ?"
-
"ຂ້ອຍພາດຄວາມແຕກຕ່າງທາງດ້ານວັດທະນະທຳຢູ່ທີ່ນີ້ບໍ?"
ເພາະວ່າແທ້ໆແລ້ວ? ສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດນັ້ນ... AI ຍັງບໍ່ມີມັນ.
ການກວດສອບຄວາມຮູ້ສຶກສຸດທ້າຍ: ເຈົ້າຄືຜູ້ອອກແບບ. AI ແມ່ນເຄື່ອງມື. 🛠️
ນີ້ບໍ່ແມ່ນກ່ຽວກັບການທົດແທນ. ມັນແມ່ນການເສີມ. ການຂະຫຍາຍ. ຜູ້ອອກແບບການສອນທີ່ດີທີ່ສຸດບໍ່ແມ່ນຜູ້ທີ່ສ້າງໃໝ່ຈາກຈຸດເລີ່ມຕົ້ນ - ພວກເຂົາແມ່ນຜູ້ທີ່ປະສົມປະສານໄດ້ໄວຂຶ້ນ, ມີວົງຈອນການຕອບສະໜອງທີ່ດີກວ່າ.
ສະນັ້ນ, ລອງເລີຍ - ເຮັດມັນໃຫ້ສັບສົນ. ປະສົມເຄື່ອງມື, ງໍແມ່ແບບ, ຂຽນຜົນຜະລິດ AI ຄືນໃໝ່ຄືກັບວ່າເຈົ້າກຳລັງປັ້ນດິນເຜົາ. ບໍ່ມີທາງດຽວທີ່ຈະເຮັດສິ່ງນີ້ໄດ້. ນັ້ນແມ່ນຈຸດປະສົງທັງໝົດ.
🧪 ໝາຍເຫດຂ້າງຄຽງ: ເມື່ອ AI ພາດຈຸດສຳຄັນຢ່າງສິ້ນເຊີງ (ແລະເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເປັນປະໂຫຍດຢ່າງແປກປະຫຼາດ)
ສະນັ້ນ. ຄັ້ງໜຶ່ງ, ຂ້ອຍໄດ້ຂໍໃຫ້ AI ຊ່ວຍຂ້ອຍສ້າງໂມດູນກ່ຽວກັບການແກ້ໄຂຂໍ້ຂັດແຍ່ງ - ແລະມັນໄດ້ແນະນຳໃຫ້ສະແດງບົດບາດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບໂຈນສະຫລັດ. ບໍ່ແມ່ນເລື່ອງຕະຫຼົກ. ຜ້າປິດຕາແທ້ໆ. ນັ້ນບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ຂ້ອຍຄິດໄວ້.
ເລື່ອງກໍຄື, ຊ່ວງເວລາແບບນັ້ນບໍ່ພຽງແຕ່ແປກປະຫຼາດເທົ່ານັ້ນ. ພວກມັນບັງຄັບໃຫ້ເຈົ້າເບິ່ງໄປທາງຂ້າງຂອງຄວາມຄິດຂອງຕົວເອງ. ຄື, ເປັນຫຍັງ ມັນຈຶ່ງໄປແບບນັ້ນ? ຂ້ອຍບໍ່ຊັດເຈນບໍ? ມັນກຳລັງເວົ້າເຖິງເລື່ອງດຣາມ່າບໍ? ຫຼືມັນເປັນພຽງແຕ່ບໍ່ຮູ້ຫຍັງກ່ຽວກັບລາຍລະອຽດເລັກໆນ້ອຍໆ?
ແລະແມ່ນແລ້ວ, ບາງຄັ້ງມັນກໍ່ຜິດຢ່າງຈະແຈ້ງ. ຄືກັບການແນະນຳຄຳຖາມທີ່ມີຫຼາຍທາງເລືອກສຳລັບບົດຮຽນກ່ຽວກັບຄວາມໂສກເສົ້າ. ຫຼື ໃຫ້ຄຳຕິຊົມດຽວກັນກັບທຸກຄົນໂດຍບໍ່ຄຳນຶງເຖິງຜົນງານ. ມັນເກີດຂຶ້ນ. ຫຼາຍກວ່າທີ່ເຈົ້າຄາດຫວັງ, ແທ້ໆ.
ແຕ່ແປກບໍ? ຂໍ້ບົກຜ່ອງເຫຼົ່ານັ້ນຊ່ວຍໄດ້. ພວກມັນເປີດເຜີຍຈຸດບອດ. ບໍ່ແມ່ນໃນ AI - ແຕ່ໃນວິທີທີ່ພວກເຮົາປ້ອນມັນ, ຮູບຮ່າງມັນ, ສົມມຸດວ່າມັນຈະ "ຈັບ" ພວກເຮົາ.
ສິ່ງທີ່ຂ້ອຍເຮັດດຽວນີ້ - ເມື່ອມັນເຮັດໃຫ້ບາງສິ່ງບາງຢ່າງຜິດພາດ - ຂ້ອຍຢຸດຊົ່ວຄາວ. ຂ້ອຍພະຍາຍາມຄິດອອກ ວ່າເປັນຫຍັງ ມັນຈຶ່ງໄປຕົກຢູ່ທີ່ນັ້ນ. ຂ້ອຍປະຕິບັດຕໍ່ມັນຄືກັບການກະຕຸ້ນຄວາມຄິດ, ເກືອບວ່າບໍ່ມີປະສິດທິພາບສະເໝີໄປ. ບາງຄັ້ງກໍ່ຕະຫຼົກ. ບາງຄັ້ງກໍ່... ຫຼອນບໍ?
ເອົາລະ. ຮັກສາຂໍ້ຜິດພາດໄວ້. ພວກເຂົາຈະສອນເຈົ້າຫຼາຍກວ່າຜົນຜະລິດທີ່ສົມບູນແບບທີ່ເຄີຍມີມາ.