Tự học Data Analyst với Excel tại nhà chỉ 199K Tìm hiểu thêm Mua Ngay!

Khoảng Cách Của Giáo Dục AI Và Cách Thu Hẹp Nó

Giáo dục AI bị hỏng, giải quyết thế nào?
Liu Liu

khoang-cach-cua-giao-duc-ai-va-cach-thu-hep-no


Giáo dục AI bị hỏng, giải quyết thế nào? Cuối cùng, các cá nhân học một công cụ hoặc chiến thuật cụ thể trong môi trường chân không. Họ đang thiếu khả năng ứng dụng và cộng tác trong thế giới thực, vốn rất quan trọng để xây dựng các giải pháp AI có tác động phù hợp với chiến lược của tổ chức.

Đây là thời điểm thú vị để tham gia vào phân tích và AI. Giống như sự bùng nổ phần mềm vào đầu những năm 90, nhiều tổ chức đang tiếp cận một thế hệ khả năng kỹ thuật mới, trao quyền cho các nhóm và thúc đẩy quá trình chuyển đổi kỹ thuật số theo những cách mà trước đây chỉ có thể tưởng tượng được.

Mặc dù có một số công ty tập trung vào AI đã trưởng thành trên thị trường, nhưng hầu hết các tổ chức dường như đang bị tụt lại phía sau. Tin tốt là với khoảng cách này, có rất nhiều cơ hội giáo dục trực tuyến để học các kỹ năng kỹ thuật cần thiết nhằm xây dựng các giải pháp AI. Các tùy chọn bao gồm từ nội dung giáo dục miễn phí trên các nền tảng video như YouTube đến các khóa học trực tuyến mở lớn (MOOC) như Udemy hoặc Coursera, yêu cầu trả phí hàng tháng. Thậm chí còn có các chương trình đào tạo trực tuyến dài hạn được thiết kế để giúp các cá nhân thay đổi công việc và thăng tiến trong sự nghiệp phân tích và dữ liệu của họ.

Mặc dù các tùy chọn này có thể tinh chỉnh các kỹ năng kỹ thuật của các cá nhân trong vai trò tập trung vào dữ liệu, nhưng hầu hết đều bỏ sót mục tiêu dạy các kỹ năng cần thiết để kích hoạt và mở rộng quy mô AI thành công trong một tổ chức rộng lớn hơn. 

khoang-cach-cua-giao-duc-ai-va-cach-thu-hep-no1

Trường hợp chống lại giáo dục AI và MOOCs ngày nay

Giáo dục AI bị phá vỡ. Bạn có thể nghĩ tuyên bố này khá táo bạo, đặc biệt là khi có hàng trăm tùy chọn miễn phí có sẵn cho dữ liệu, phân tích và giáo dục AI trực tuyến. Nhưng khi bạn xem xét kỹ hơn, rõ ràng là chương trình đào tạo được cung cấp có một số hạn chế đáng lo ngại. 

  • Nhiều công cụ giáo dục AI gặp khó khăn với sự tham gia của người học. Các nghiên cứu cho thấy tỷ lệ hoàn thành trung bình của phân tích trực tuyến và giáo dục AI từ MOOCs chỉ là 3%. Điều gì làm cho các khóa học này trở nên khô khan? Họ có một phong cách một chiều. Một người, tham gia một khóa học, để đạt được một chứng chỉ. Một số cá nhân học tốt bằng cách nhìn chằm chằm vào màn hình cả ngày và xem qua các phần, nhưng những người khác có thể thấy điều này tẻ nhạt hoặc khó áp dụng. Trên hết, nếu không có yếu tố thúc đẩy để hoàn thành một khóa học và tạo ra sự thay đổi trong một khung thời gian nhất định, thì ưu tiên ngồi xuống và học hỏi là không có. Khi các nhà lãnh đạo mong muốn sinh viên của họ tìm thấy thời gian bên ngoài công việc, thì việc đào tạo cuối cùng sẽ bị tước đi ưu tiên và cuối cùng các nhóm không nhận thấy tác động từ khoản đầu tư của họ vào đào tạo. 

  • Giáo dục AI tập trung quá hẹp vào các kỹ năng chiến thuật. Hầu hết các khóa đào tạo được cung cấp bởi một nhà cung cấp công cụ hoặc ngôn ngữ, do đó, nó tập trung vào các công cụ phần mềm hoặc phương pháp kỹ thuật cụ thể. Không nên bỏ qua các kỹ năng kỹ thuật, như viết các dòng mã hoặc thiết lập tự động hóa. Nhưng chúng là một mảnh ghép duy nhất khi nói đến việc triển khai AI thành công.
  • Hầu hết các chương trình giáo dục AI hoàn toàn không có sẵn. Trong nhiều trường hợp, hàng nghìn sinh viên ghi danh vào một khóa học với một người hướng dẫn duy nhất. Đôi khi, người hướng dẫn chỉ là người hỗ trợ chứ không phải là người tạo khóa học và những lần khác, họ hoàn toàn vắng mặt. Mặc dù rất tốt cho việc mở rộng quy mô, nhưng khoảng cách trong mối quan hệ giữa giáo viên và học viên này đặt trách nhiệm lên học viên trong việc liên kết các kỹ năng họ học được với công việc của họ. Phản hồi từ sinh viên làm nổi bật nỗi đau này. Họ báo cáo rằng việc áp dụng các khái niệm đã học vào công việc là một trong những khía cạnh khó khăn nhất khi cố gắng tự mình phát triển một kỹ năng mới. 
Làm thế nào để những hạn chế này tác động đến một nhóm đang tìm cách triển khai và mở rộng quy mô AI? Cuối cùng, các cá nhân học một công cụ hoặc chiến thuật cụ thể trong môi trường chân không. Họ đang thiếu khả năng ứng dụng và cộng tác trong thế giới thực, vốn rất quan trọng để xây dựng các giải pháp AI có tác động phù hợp với chiến lược của tổ chức.

Giải pháp

  • Tìm khóa đào tạo bao gồm cả đội kỹ thuật và kinh doanh. Phân tích và AI vốn có chức năng chéo, vì vậy các cá nhân kinh doanh và công nghệ đang đồng hành cùng nhau là rất quan trọng đối với tính nhất quán và quy mô trong bất kỳ tổ chức nào.
  • Hiểu rằng học sinh có khối lượng công việc đòi hỏi khắt khe và trách nhiệm phức tạp. Tìm các khóa học được xây dựng dưới dạng một loạt các mô - đun ngắn để truy cập nhanh chóng trong suốt cả ngày làm việc. Tập trung vào lượng thông tin phù hợp để giúp người học đạt được kết quả cụ thể, khả thi trong công việc của họ.
  • Tận dụng sự kết hợp giữa các bài tập học tập theo kinh nghiệm và theo yêu cầu. Một kích thước không phù hợp với tất cả khi nói đến phong cách học tập. Các video được quay trước là một cách tiếp cận phổ biến hiện nay, nhưng nó không hiệu quả với tất cả mọi người. Sinh viên là nhân viên nên tìm hiểu một khái niệm và lý do tại sao nó quan trọng, áp dụng nó vào thực tế trong một môi trường an toàn với các thành viên trong nhóm, sau đó suy nghĩ về những gì phù hợp với nhóm và môi trường cụ thể của họ. Sự đa dạng trong các chế độ học tập này giúp giữ cho nội dung luôn mới mẻ, hấp dẫn, mang tính cộng tác và quan trọng nhất là có thể áp dụng được.   

Với tất cả các tùy chọn có sẵn để phân tích và đào tạo AI ngày nay, đừng quên các kỹ năng cần thiết bên ngoài các công cụ và dòng mã cụ thể. Đúng vậy, kỹ năng kỹ thuật rất quan trọng, nhưng cần nhiều hơn thế nữa để kích hoạt và mở rộng quy mô AI thành công trong toàn tổ chức của bạn.

Copyright Disclaimer:

This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:

Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.

Tham khảo các bài viết cùng chủ đề:

1. 15 Dự án Trí tuệ nhân tạo AI thú vị cho Người mới bắt đầu
2. Bàn luận về Trí tuệ nhân tạo AI thông qua các video của TED Talks
3. Nguy hiểm và Rủi ro của Trí tuệ nhân tạo AI là gì ? - Những điều cần tránh cho con người


Đăng nhận xét

Cookie Consent
We serve cookies on this site to analyze traffic, remember your preferences, and optimize your experience.
Oops!
It seems there is something wrong with your internet connection. Please connect to the internet and start browsing again.
AdBlock Detected!
We have detected that you are using adblocking plugin in your browser.
The revenue we earn by the advertisements is used to manage this website, we request you to whitelist our website in your adblocking plugin.
Site is Blocked
Sorry! This site is not available in your country.