与不少人的认知不同,自适应学习并不是一个新兴的概念,自适应学习/智能化教学(Adaptive>与不少人的认知不同,自适应学习并不是一个新兴的概念,自适应学习/智能化教学(Adaptive Learning/Adaptive Teaching)概念,伴随上世纪70年人工智能概念而兴起,人们相信,自适应学习可以调整学习者的学习方法/路径,以帮助学习者达到更有效的学习效果、获得更好的体验。


但受限于当时的计算机成本、计算能力、交互方式等问题,自适应学习仍停留于理论概念,无法进行落地,部分构建出的自适应学习模型,也是基于相对简单的逻辑树进行的规则的自适应学习模式,而非运用了AI算法的真正自适应学习。


而到现在,困扰自适应学员的障碍已经不复存在,且其实现的算法、计算能力与数据基础越来越成熟,自适应学习逐渐在教育领域实现商业化落地,如美国的Knewton、Duolingo,国内的松鼠AI、智课网等等。


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企业自适应学习的难点

不过,我们同时也发现,目前完成落地的自适应学习产品,全部集中于K12和语言培训领域,而在企业培训领域,虽然有不少服务商已经早早打出了人工智能和自适应学习的旗号,但是真正完成产品落地的,目前国内只有云开科技一家公司。


相比K12和语言培训领域的自适应学习系统,企业培训领域的自适应学习系统往往面临着更复杂的情况。


目前自适应学习系统的实现流程主要为:1.拆解学习内容、形成关联的知识图谱;2.收集、分析学员的各维度学习数据;3.基于收集到的学习数据,智能匹配学员学习内容和路径,并根据后续学习数据持续修正;


而相比K12和语言培训领域大体上学习内容的趋同,不同的企业在培训内容的需求上总是差别巨大的,这就要求了企业自适应系统需要有更强大的知识收集和细化能力。并且在培训的形式和场景中,企业培训也相较于K12领域有着更加复合和多样的需求,这使得企业自适应系统需要能够更加多维度的进行学员数据的收集。


可以这么说,企业自适应落地最大的难度,就在自适应内容的构建——需要颗粒度更细、内容品质更高(使其具备面向千人、乃至万人级别学生的质量要求)的内容研发与构建。若不能通过技术手段解决细化内容颗粒度的问题,而想要通过传统的人工手段进行内容分类和构建,企业自适应学习的落地,就永远是一句空谈。


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云开AI岗位专家解决方案

厦门云开科技,是一家为企业提供SaaS教学培训平台的公司,专注于“用科技加速企业人才成长”。相比企业培训行业内其它一些仍没有推出成熟产品的公司,云开科技在今年5月份,正式向市场推出了企业培训领域国内首款人工智能和自适应学习落地产品——AI岗位专家。


而在此之前,云开科技的AI岗位专家已经成功运用于航空、金融、快消等行业的多家头部企业的实际培训场景当中,并得到了这些合作伙伴的高度认可。


AI岗位专家,适用于销售岗位的话术培训,可根据培训人员的语音、语义、语速以及面部表情反馈,对培训人员的话术完成度进行打分,并根据学员的学习内容掌握情况,智能匹配对应培训内容,是首款真正落地的企业培训自适应学习成熟产品,培训过程高度智能化,能够快速高效的提升一线销售人员的沟通有效性。


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技术突破,构建自适应学习体系

在AI岗位专家的诞生过程中,云开科技的技术团队接连突破了数个AI领域的难题,在细化内容颗粒度、多维度数据收集、学习地图构建及智能匹配算法方面都获得了成熟的解决方案。


1.切割内容颗粒度

传统学习中,课程内容颗粒度大,并且内容间往往都是线状结构,学员学习路径具有唯一性,而若要将这类内容有效分割成细化颗粒,就需要一种全新的内容解析和重组技术。


云开科技,通过独创的超课件(.cwp)课程格式,可以对市面上原有的主流课件格式,进行全面的内容解析和重组,将企业的教学数据分解为最底层的颗粒状数据。目前已经可以做到对文字、图片、音频、视频等各种格式内容的高精度解析,分割后的颗粒内容准确度高达98%以上。


2.多维度学习数据收集

在云开独有的超课件(.cwp)课程格式的基础上再结合AI的文字识别、语音识别、图像识别技术,云开科技实现了多维度、多渠道、全场景的培训数据采集。


无论是线上的微课、直播课,还是线下的现场培训;无论是常规的勾选、文字交互,还是沉浸式的语音、表情交互;云开科技的AI岗位专家都能精准高效的完成学员学习动作和行为的采集。


通过这些丰富全面的学习数据,基于智能算法,云开科技就能为为每位学员建立详细的学习模型。


3.深耕算法,不断迭代自适应匹配机制

在人工智能的核心的算法部分,云开科技除了在内部搭建了强大了研发团队外,还和清华大学信息技术研究院展开了紧密了合作,不断将世界最前沿的人工智能算法运用到实际的产品与场景中。


云开科技通过与几家核心客户的深度合作,在这几家十万、百万量级的企业中,让AI岗位专家在真实的培训场景中进行了数月的学习过程,并根据实际培训场景中遇到的问题,对AI岗位专家的核心算法进行了3次迭代。


最新的算法运用让AI岗位专家相比数月前,在学员模式建立的准确性上提升了42%,岗位学习地图自动完成度提升27%,学习路径智能匹配准确性提升72%,整体产品完成度达到产品设计预想的108%。


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尾语

目前而言,企业培训领域的自适应学习产品在国内还是一片蓝海市场,复杂的业务场景与较高的技术门槛,限制了大多数服务商的进入。但从长远来说,自适应学习必将是企业培训领域的未来趋势,以云开科技的AI岗位专家为始,国内的企业培训领域必将涌现出越来越多的自适应学习产品,值得期待。