Нейросеть VS Аналитик. Раунд 3. Составление программы обучения пользователей
В этот раз применим нейросеть для создания программы обучения пользователей. Программа нужна, чтобы у аналитика был поминутный план, по которому можно провести обучение, рассмотреть все темы и уложиться по времени.
Напомним, мы уже выпустили статьи по решению основных задач аналитика с помощью нейросети:
Копируйте наши готовые промпты, редактируйте под себя и применяйте нейросети для решения задач!
В эпоху цифровизации и непрерывного технологического прогресса, использование нейросетей для подготовки программ обучения пользователей открывает новые возможности для персонализации и эффективности обучающих материалов. Нейросети способны анализировать большие объемы данных, определять общие проблемы и вопросы пользователей, а также адаптировать учебный материал под индивидуальные потребности и предпочтения обучающихся. Это позволяет создавать более целенаправленные и эффективные программы обучения, повышая уровень усвоения материала и удовлетворенность пользователей.
Рекомендуемая нейросеть
Для этих целей идеально подходит GPT от OpenAI, именно версии 4.0. Благодаря обширному обучению на разнообразных данных, GPT 4.0 отлично справляется с пониманием контекста и может адаптироваться к специфике любой отрасли, что делает его идеальным выбором для оформления программ обучения пользователей.
Пример промпта
Входные данные: Курс обучения "Знакомство с Directum RX" во вложении к промпту, подробно указанная вводная информация.
Промпт:
Подготовь программу обучения пользователей по курсу "Основы работы в Directum RX". Продолжительность обучения 3 часа, разбей каждую тему, чтобы в сумме составляло 3 часа. Добавь подтемы и укажи время на каждую подтему. Количество участников 25 человек. Укажи в программе требования к проведению дистанционного обучения. Материалы курса для программы возьми из вложенного файла.
Комментарий: С учетом вводных данных, нейросеть формирует детальную программу обучения пользователей в соответствии со структурой вложенного курса обучения, для каждой темы и подтем прописывается примерное время, с учетом общей продолжительности, указанной в промпте. Данный промпт подходит для формирования общей структуры программы обучения пользователей.
Рекомендации для улучшения ответов
- Будьте конкретными и четкими в формулировках промтов, чтобы нейросеть могла точно понять задачу.
- Укажите ожидаемый формат ответа, будь то текстовое руководство, список вопросов и ответов или интерактивный курс.
- Включите контекст или предысторию для сложных запросов, чтобы улучшить качество генерируемых материалов.
- По возможности подгружайте к промптам материалы, по которым будет проводиться обучение (курсы обучения, подробные инструкции и т.п.).
Ограничения и способы их обойти
Несмотря на мощные возможности нейросетей в области создания и адаптации обучающего контента, существуют определенные ограничения, которые необходимо учитывать при разработке программ обучения пользователей.
1. Ограниченное понимание контекста
Нейросети, даже самые современные, иногда могут неправильно интерпретировать сложные или двусмысленные запросы из-за ограниченного понимания контекста и нюансов человеческого языка.
Способы обхода:
- Уточнение и детализация запросов. Сформулируйте запросы максимально точно, предоставляя нейросети достаточный контекст и детали.
- Предварительная обработка данных. Подготовьте и предобработайте обучающие данные, чтобы улучшить понимание контекста нейросетью.
2. Проблемы с уникальностью контента
Автоматически сгенерированный контент может быть не таким уникальным, как того требуют обучающие программы.
Способы обхода:
- Комбинирование искусственного и человеческого интеллекта. Используйте нейросети для создания базового контента, а затем дорабатывайте его с помощью человеческого креатива и экспертизы.
- Индивидуализация контента. Вносите в контент уникальные элементы, такие как фирменные примеры, более конкретные данные.
3. Зависимость от качества и объема обучающих данных
Эффективность нейросетей во многом зависит от качества, объема и разнообразия обучающих данных, на основе которых они были тренированы.
Способы обхода:
- Расширение и обогащение обучающей выборки. Регулярно обновляйте и пополняйте базу данных новым, актуальным и разнообразным контентом. Обязательно вкладывайте учебные материалы к промпту (курсы обучения, инструкции и т.д.).
- Использование предобученных моделей. Опирайтесь на модели, обученные на больших и разнообразных наборах данных, что увеличивает вероятность корректной работы с вашими специфическими запросами.
Заключение
Внедрение нейросетей в процесс подготовки программ обучения пользователей открывает новые возможности для образовательной сферы, особенно в контексте IT-индустрии. Благодаря способности нейросетей анализировать большие объемы данных, обучающие программы могут быть максимально настроены под нужды и предпочтения конкретной аудитории, что способствует более глубокому пониманию материала и эффективному усвоению знаний.