數位賦能戰略｜ai在人才發展與數位學習的新趨勢 -尊龙官网入口

ai這個技術開始逐步導入我們各行各業之中，從分析到應用越來越普及，即使教學培訓領域，ai也可以帶來更好的成果與更快的效率，究竟ai可以如何協助培訓進行呢？

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數位賦能如何改變工作型態？從分析式ai到生成式ai

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李東朔董事長（以下簡稱李東朔）提出一個概念叫做「學習之鐘」，大意是在說：在傳統的企業培訓之中，效果、規模、成本，這三個要素往往互相制約。

意思是在任何一場培訓當中，很難同時三個全包，例如我們常見的「導師1對1培訓」，就是屬於效果很好，但高成本、也無法大規模的來推行，另一個極端就是「會員大會」，學習的效果不一定很好，但規模很大、同時也因為場地的原因，會花費許多場地費而無法省下成本。

因此，傳統企業培訓必須在在這效果、規模、成本這三者中去取捨與抉擇。不過，這個限制在ai技術越來越成熟的現在，就有機會突破改變！

李東朔認為目前ai可以從一開始「分析式ai」逐步發展出「生成式ai」，技術創新帶來更多的應用可能與場景。

• 分析式ai：包含google的搜尋、facebook演算法、橋水基金的量化交易
• 生成式ai：藝術、設計、文案，開始有越來越多成品能由ai來產生。

一般人會把生成式ai看做一種「取代」，但我們更應把ai看做是我們身體與智慧的延伸，我們可以借助ai，快速的產生出內容，然後去微調即可。同時，借助ai的力量，在過去被視為耗時耗腦的靈感型創作，也能夠大幅的提升工作效率，提高產出。

更可以說，這種生成式ai可以幫助我們減少精神的內耗，將知識性的重複勞動中解放出來。

延伸閱讀：ai時代來臨，我們該強化自己哪些能力？

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umu學習系統如何運用ai賦能？

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umu的賦能方法1：ushow

透過分析式ai「ushow」，也可以在企業培訓領域節省大量的時間。

一般而言，傳統培訓需要檢驗學習成效，這個檢驗的過程會耗費大量的人力，透過ai卻可以輕鬆地節省時間並提升成效，以培訓業務來說，口語、情緒、面部表情都會影響業務成果，而透過ushow就能快速地進行成果檢驗，舉例來說：提供六大維度進行評價並且給出建議，包含開場白、產品知識覆蓋、特徵利益轉化、邏輯結構、結束語、肢體語。透過ai就能檢驗業務人員的學習成效！

因此這樣的設計，可以支持大規模化、個性化的刻意練習與學習反饋，同時也可以支援大量的模擬訓練、標準化來提升學習成效，最後透過培訓讓整體的績效提升，這些是傳統培訓不論是線上還線下都做不到的效果。

因而可以說，當別的企業還在追求課程時數，優秀的公司早就通過ai的方式來提升學系成效。

對於企業來說，培訓的最終目的是提升人才發展，進而推動組織向上提升，最終創造更好的績效，因此學習並不是目的，而是透過學習實作，產生個人及組織上的「進步」才是重點。

疫情席捲各行業的過程中，各個組織都需要重新審視「人效模型」，如果為了降低成本而大量使用新鮮人，那麼有一套良好的培訓系統，就能讓新人可以快速上手，縮短新人成為即戰力的時間，就是提升人效模型的重要手段！

umu的賦能方法2：ai微課

如果說ushow 是提高培訓成效，那麼ai微課就是「更快產生教學內容」。

產生內容並不是一件容易的事情，需要撰寫文字、撰寫講義、拍攝錄製，每個環節都會花費大量的時間，尤其錄製到一半的卡詞，也需要重新調整製作。ai微課可以不用真人錄製，而是改以ai來生成，快速產生高品質內容，因此也可以更快的生成課程視頻（影片），讓產製好內容變簡單。可以簡單理解為，使用簡報模板讓做簡報變簡單；使用ai微課則是讓準備課程變簡單！

除了ushow 與 ai微課，ai領域在學習發展應用上其實非常廣泛，簡單來看可以分為四大環節「ai推薦－ai生成－ai賦能課程－ai課程」，從挑選推薦課程、生成製作內容、更好的提高課程質量到最後的演練學習，可以全方位的提升學習成效。

當越來越多企業使用umu的時候，本身也能帶動ai的升級，產生兩個正向的飛輪循環，包含產生更多的數據以及算法，進而推動更好的產品功能以及更多的企業使用帶來更多學習場景，進而迭代創新產生新的產品。

不過我們也必須認知，單純的技術升級並不能解決學習有效性的問題，從過去到現在電影、收音機、電視、電腦被發明的時候，都被認為能夠大規模的應用到教學領域上，進而產生改變。

然而，這個預期並沒有發生，因為這僅僅是一個媒體媒介，負責傳遞內容，但學習不只是灌輸訊息而已，因為這樣的學習只是一個被動式灌輸的學習，但實際上一個人的學習應該是一個思維建構的過程。

那麼應該怎麼做呢？

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umu透過科學與技術，讓教學真正有效

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在任何一種教學環境中，都會有四種教學型態，分別是被動式、主動式、建構式、互動式，這四種每一種都包含了前一種並且有更好的模式。其中以建構與互動式最好的，可以對照這張圖來參考。

我們希望組織企業培訓的學習，能夠真正的產生認知行程到學習改變，這個過程中就必須要尊重學習科學：雙通道原理、容量有限原理、主動加工原理，umu就是讓整個產品能夠模塊化來達到更好的應用。

umu的三種距離學習法

我們把學習模式拆解成三種，分別是遠距、中距與近距學習。

近距離的學習以應用範圍為主，簡單而且可以大量複製的機械性行為。而原則性的學習可以用遠距離來進行，我認為好的學習應該是：「中距離學習」，利用模式來學習項目。因而這套系統是基於中距離學習法，開發出新的應用場景。

tpack模型：用技術賦能教學法

把所有的內容總結一下，產生「tpack模型」：umu用技術賦能教學法，將內容轉化學習者能力，意思是結合技術、教學、內容的模式。

umu發展至今以「教學有效」提供一站式的解決方案，透過4個d構建出ai、學習、社群與深度協同等功能，希望發展全球的學習資源連結人與知識加速知識的流動，讓每個人都可以融入、分享並收穫。

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