用人工智能简化电子学习：5个用例

提供全面、有效的电子学习可能会让人不知所措。

毕竟，你必须筛选巨量内容，满足不同学习者的需求，确保全球相关性。变数太多。流动性太强。

这就是为什么公司考虑在电子学习中使用人工智能。

集成人工智能可以简化人力资源专业人员、培训经理、教学设计师和营销人员学习、发展的实施过程。它还可以增强学习者的学习体验。

本文涵盖了电子学习人工智能的用例，包括该技术如何为多样化的全球受众调整内容，如何加速翻译和制作流程。

大语言模型（large language models，简称LLMs）是在海量文本数据上训练的机器学习模型，用于学习和生成类人语言。它在广泛的数据集上接受训练，旨在理解语言中的模式、结构和上下文细微差别。

可以训练LLMs理解和识别电子学习图像中的文本内容。

该功能有助于基于图像的内容适应各种文化背景、语言或地区。允许不同背景的学习者有效地访问和理解你的学习材料。

自动图像编辑过程和解决方案也使用LLMs。

该模型与图像处理算法相结合，可以自动修改和编辑图像，改变或翻译文本。

允许无缝的、上下文相关的调整，可以将图像文本翻译成多种语言。

LLMs结合了语言理解和处理，以本地化并且修改基于图像的学习内容。

提供了一个强大的解决方案来创建一个多语言、适应性强、最新的电子学习平台和环境，与您组织的培训政策和目标保持一致。

合成语音技术产生计算机化或人工语音，将书面文本转化为口语。

该技术使用先进的语言处理和算法来产生类人的语音语调、表情和模式。

在电子学习中，人工智能辅助合成音频等技术可以为培训内容生成类人的画外音。

它允许语音个性化，包括音调、速度和口音，以适应人们特别是听觉学习者的各种学习偏好。

现代人工智能辅助合成音频技术可以具有以下特性和功能：

人工智能通过合成语音技术生成的培训内容可以使电子学习更加高效，通过生成快速音频简化内容制作。

人工智能辅助的电子学习合成画外音也具有成本效益，周转时间更快，与人类画外音相比，制作时间和费用减少了一半。

人工智能驱动的模拟、交互式场景和演示可以为您的员工提供动手实践的学习体验。

例如，基于人工智能的平台可以利用生成模型来生成具有真实和动态视觉内容的视频，用于电子学习。

生成式人工智能（Generative AI，简称GenAI）可以帮助在视频中创建分支叙事或互动场景，允许电子学习者选择他们喜欢的语言或遵循符合他们文化背景的特定路径。

该技术还可以生成可定制的角色或化身，在视频中提供信息。

它允许设计角色或化身来代表不同的外观和文化，使内容与多语言的全球观众更相关。

GenAI为电子学习视频开发提供了无数的可能性。

然而，尤其是在多语言工作人员中，人工监督和审查对于确保生成的内容符合学习目标并满足学习者的需求仍然至关重要。

人工智能在训练计划分析和改进中至关重要，因为它可以分析、跟踪和评估学习进度等关键数据。

例如，人工智能算法可以在训练期间分析大量学习者的数据集，识别趋势、相关性和模式，为您提供对学习者表现的可操作性见解。

这些算法还可以揭示优势和差距，让您能够迅速解决劣势，完善您的培训计划，以优化电子学习。

AI还可以执行以下操作：

自动评估测验、模拟和作业，提供即时反馈，以便学习者立即了解自己的表现。
使用自然语言处理（natural language processing，简称NLP）算法来分析定性的学习者反馈。人工智能可以获得学习者的情绪，发现共同的主题，并对学习体验进行更深入的理解。
通过强大的预测分析个人学习路径和结果。人工智能可以分析历史数据，建议最适合每个学习者的个性化学习旅程，以实现更有效的培训计划。
跟踪学习者的参与度并实时确定问题，促进及时干预以支持每个学习者的进步。
根据学习者的进度动态调整学习路径来优化学习路径。人工智能可以检测到困难的领域，修改课程或建议额外的资源来满足特定的需求，优化培训体验。