5 maneiras práticas de usar IA no design de desenvolvimento profissional
Maneiras práticas e responsáveis de usar IA no design de desenvolvimento profissional Desenvolvimento profissional (PD) é um dos primeiros termos que muitos de nós aprendemos quando entramos no mundo do trabalho. A DP pode provocar uma ampla gama de emoções, desde excitação e curiosidade até indiferença ou até pavor. Independentemente de como nos sintamos a respeito, a DP veio para ficar. A IA está transformando rapidamente a vida diária e o local de trabalho. À medida que as organizações implementam DP direcionada sobre IA e as suas utilizações, muitos dos que já são proficientes em IA descobrem que esta melhora a eficiência e, em alguns casos, a qualidade das suas contribuições. Ao mesmo tempo, educadores, formadores e líderes de DP enfrentam uma pressão crescente para conceber uma aprendizagem profissional flexível e de alta qualidade. Embora a IA seja por vezes recebida com medo, como preocupações sobre a substituição de empregos ou resultados imprecisos, também inspira otimismo devido ao seu potencial para aumentar a produtividade e personalizar a aprendizagem. A PD está numa posição única para ajudar os funcionários a desenvolver o conhecimento, as habilidades e as mentalidades necessárias para o uso ético e eficaz da IA. Para designers e líderes de PD, a IA oferece inúmeros benefícios. Usada como parceira de pensamento digital, a IA pode acelerar a criação de conteúdo e reduzir a carga de trabalho de edição e formatação. Este artigo descreve cinco maneiras práticas pelas quais os designers de PD podem usar a IA de maneira responsável para criar experiências de aprendizagem significativas e escalonáveis. Compreendendo LLMs no design de desenvolvimento profissional Grandes modelos de linguagem (LLMs) são ferramentas de IA capazes de compreender e gerar linguagem semelhante à humana. Treinados em grandes quantidades de texto e código, eles identificam padrões e prevêem o que vem a seguir em uma sequência. As preocupações comuns incluem: Viés nos resultados. Alucinações ou imprecisões. Confiança excessiva, reduzindo potencialmente o pensamento crítico dos usuários. Privacidade, especialmente em relação a dados pessoais ou organizacionais. Apesar destas preocupações, muitos profissionais descobriram que a IA melhora o seu trabalho quando utilizada de forma ponderada. Na concepção de PD, os LLMs devem ser tratados como ferramentas de apoio e não como criadores autónomos. Em última análise, os designers humanos continuam a ser responsáveis pela qualidade, precisão e adequação da DP que desenvolvem com ou sem IA. Abaixo estão cinco maneiras práticas de usar IA para projetar PD e treinamento. 1. Gerar e refinar resultados de aprendizagem em torno de objetivos definidos O design eficaz de PD começa com melhores práticas como ADDIE, Taxonomia de Bloom, o modelo SAM, o modelo Dick e Carey ou o modelo Kemp Design. A fidelidade aos padrões, indicadores de desempenho ou objectivos organizacionais existentes é essencial, e estes elementos devem permanecer centrais para a estrutura de PD. Os LLMs podem ajudar na elaboração, revisão ou diferenciação dos resultados de aprendizagem para múltiplas funções ou níveis de experiência, apoiando uma maior personalização e relevância. Uma vez estabelecidos os resultados, a IA também pode ajudar a gerar avaliações e atividades alinhadas (ver item 4). Lembre-se de que, embora a IA possa apoiar o processo de design, ela não deve substituir a experiência instrucional nem ditar o caminho de aprendizagem. 2. Resuma os principais textos ou recursos para apoiar a apresentação e o desenvolvimento de materiais A PD deve ser baseada em pesquisas atuais, prioridades organizacionais e expectativas profissionais. A IA pode resumir textos, recursos ou notas importantes de especialistas no assunto (SMEs), permitindo que os designers criem rapidamente apresentações de slides, guias de facilitação ou pacotes de recursos. Sempre verifique a precisão e dê crédito às suas fontes. Os resumos são pontos de partida e não substitutos da compreensão. 3. Elaborar ou refinar rubricas e critérios de avaliação e feedback A IA pode ajudar a desenvolver rubricas e critérios de feedback alinhados aos resultados de aprendizagem ou indicadores de desempenho. Os LLMs podem identificar critérios-chave de avaliação e propor categorias de rubricas, níveis de desempenho (por exemplo, em desenvolvimento, proficiente, excelente) e considerações de ponderação. Isto é especialmente útil para tarefas abertas, reflexões ou demonstrações baseadas em desempenho, que variam naturalmente de participante para participante. A IA também pode ajudar a criar modelos de feedback ou frases que os instrutores podem personalizar. Quando o PD inclui múltiplas funções, como integração ou treinamento em toda a organização para professores, paraprofissionais, docentes e administradores, as rubricas fornecem expectativas consistentes em diversos grupos de participantes. Como o design é iterativo, especialmente quando se usa design retroativo, revisitar as rubricas à medida que o curso evolui é esperado e benéfico. 4. Desenvolver e refinar atividades instrucionais LLMs podem apoiar a criação de atividades instrucionais envolventes e alinhadas. Os designers podem usar IA para gerar ou refinar: questões de múltipla escolha, verdadeiro/falso e de resposta curta. Solicitações de discussão. Estudos de caso ou cenários. Simulações de local de trabalho ou scripts de dramatização. Conjuntos de dados fabricados para Excel ou prática de alfabetização de dados, incluindo visualizações. Escrevendo instruções. Avisos reflexivos ou perguntas de registro no diário. Texto e imagens para ferramentas digitais interativas (por exemplo, cenários de ramificação H5P, atividades de arrastar e soltar, preenchimento de lacunas). Auxílios de trabalho, listas de verificação ou guias de referência rápida. Módulos de microaprendizagem ou esboços de aulas. ImportanteOs designers continuam responsáveis por garantir que todos os materiais sejam precisos, culturalmente responsivos, acessíveis e apropriados para o público. 5. Forneça exemplos de tarefas, atribuições ou reflexões concluídas. Os exemplos ajudam os participantes a compreender as expectativas antes de começar o trabalho. Depois de fornecer instruções e critérios de atribuição, os LLMs podem redigir exemplos de respostas que ilustram diferentes níveis de desempenho. Para melhores resultados, inclua parâmetros como: Foco ou tópico. Nível ou pontuação alvo. Pontos fortes para demonstrar. Erros comuns ou pontos fracos para ilustrar. Estes exemplos apoiam a clareza, reduzem a confusão e melhoram o alinhamento entre resultados e avaliações. Considerações para o uso responsável de IA no design de desenvolvimento profissional O design aprimorado por IA é iterativo. Espere revisar os elementos à medida que você cria, testa e refina os módulos PD. Os designers devem: Permanecer flexíveis. Antecipe as incógnitas da criação assistida por IA. Aborde o processo de design com curiosidade e abertura. Trate a IA como uma colaboradora, não como um especialista ou um atalho. A IA deve apoiar a criatividade humana, e não substituí-la. Mantendo os seres humanos no centro A IA pode expandir as capacidades de designers de PD, líderes escolares, designers instrucionais e profissionais de T&D. Quando usados cuidadosamente, os LLMs simplificam o planejamento, geram materiais instrucionais ricos e oferecem suporte a modelos de DP escaláveis, mantendo o elemento humano no centro. O objetivo não é automatizar a aprendizagem profissional, mas ampliar a criatividade, a clareza e a intencionalidade das pessoas que a projetam.
Publicado: 2025-12-22 18:00:00
fonte: elearningindustry.com
