Praktyczne prompty AI dla projektantów materiałów dydaktycznych

Sztuczna inteligencja w szybkim tempie zmienia sposób, w jaki projektanci materiałów dydaktycznych planują, opracowują i dostarczają doświadczenia edukacyjne. Niniejszy artykuł zawiera starannie wyselekcjonowane praktyczne prompty AI przeznaczone do tworzenia treści e–learningowych oraz procesów opartych na systemach LMS. Skupiono się na przydatnych, powtarzalnych wzorcach promptów, które wspierają rzeczywiste zadania produkcyjne – od konspektów kursów i tworzenia treści po projektowanie ocen, lokalizację i angażowanie pracowników. 

iSpring Suite

Przygotuj szkolenie w iSpring Suite AI wykorzystując praktyczne prompty AI

Darmowy okres próbny Dowiedz się więcej→

Kluczowe wnioski

Niniejszy przewodnik zajmuje się dwoma głównymi kwestiami. Po pierwsze, omawia proces projektowania przepływu pracy wspomaganego przez AI, w tym tworzenie efektów kształcenia, scenariuszy, quizów oraz interakcji opartych na scenariuszach. Po drugie, analizuje, jak prompty mogą usprawnić działania związane z LMS, takie jak organizacja kursu, interpretacja raportów, komunikacja z uczestnikami szkolenia i ciągła optymalizacja treści. Razem, te przypadki użycia odzwierciedlają codzienne obowiązki nowoczesnych zespołów ds. projektowania materiałów dydaktycznych w cyfrowych środowiskach edukacyjnych.

W tej sekcji pokazano, jak prompty mogą być stosowane w powszechnie używanych narzędziach do tworzenia treści oraz środowiskach współpracy. Przedstawione przykłady ilustrują praktyczne zastosowania, a nie promują konkretnych funkcji, dzięki czemu wskazówki pozostają przydatne w szerokim zakresie narzędzi i przepływów pracy.

Wybór i selekcja promptów do projektowania materiałów dydaktycznych

Nie wszystkie prompty AI mają taką samą wartość w projektowaniu materiałów dydaktycznych. Aby zbudować skuteczną bibliotekę promptów, z których można wielokrotnie korzystać, konieczne jest zastosowanie jasnych kryteriów doboru i selekcji. Dzięki temu każdy prompt będzie wspierać efekty kształcenia, będzie zgodny z zasadami pedagogicznymi i będzie odpowiadać rzeczywistym procesom pracy. 

Podstawowym kryterium jest zgodność z założeniami pedagogicznymi. Prompty powinny generować wyniki zgodne z uznanymi modelami projektowania dydaktycznego, takimi jak taksonomia Blooma, model ADDIE czy projektowanie wsteczne. Na przykład, dobry prompt powinien nakierować sztuczną inteligencję na tworzenie mierzalnych efektów kształcenia o odpowiednio stopniowanym poziomie trudności oraz metod oceniania dopasowanych do zamierzonych poziomów poznawczych. Prompty, które prowadzą do niejasnych wyjaśnień lub niespójnych działań, należy wykluczyć lub doprecyzować.

Równie ważne jest odniesienie do rzeczywistych przepływów pracy. Każde polecenie powinno odpowiadać konkretnemu zadaniu, które projektanci materiałów dydaktycznych regularnie wykonują – takiemu jak przekształcanie materiałów od ekspertów merytorycznych w moduły, generowanie szkoleń opartych na scenariuszach lub tworzenie testów wiedzy. Jeśli prompt nie odnosi się w jasny sposób do rzeczywistego zastosowania w tworzeniu kursów e–learningowych lub zarządzaniu systemem LMS, wnosi jedynie zbędny szum do biblioteki.

Jakość i spójność wyników również muszą być oceniane. Dobrze zaprojektowane prompty generują przewidywalne rezultaty, które można łatwo edytować. Jest to szczególnie istotne podczas pracy z narzędziami takimi jak iSpring Suite AI lub iSpring Cloud AI, gdzie wygenerowane treści często trafiają bezpośrednio do materiałów szkoleniowych. Prompty warto sprawdzać w różnych scenariuszach, aby upewnić się, że generują wiarygodne i odpowiednie do kontekstu treści.

Wskazówki dotyczące tworzenia promptów dla projektantów materiałów dydaktycznych 

Skuteczne wykorzystanie AI w projektowaniu materiałów dydaktycznych zależy nie tylko od tego, o co zapytasz, ale też jak to zrobisz. Dobrze napisany prompt pomaga uniknąć niejednoznaczności, poprawia jakość wyników i minimalizuje potrzebę poprawek.

Praktycznym sposobem tworzenia promptów jest korzystanie ze spójnego schematu, który obejmuje cztery kluczowe elementy: kontekst, ucznia, cel oraz ograniczenia.

• Kontekst definiuje scenariusz nauki, taki jak onboarding, szkolenie z zakresu zgodności lub zajęcia akademickie.
• Uczeń opisuje grupę docelową, w tym poziom doświadczenia, stanowisko lub wcześniejszą wiedzę.
• Cel dokładnie określa zamierzony wynik, najlepiej zgodny z mierzalnymi celami edukacyjnymi.
• Ograniczenia nadają kształt wynikowi poprzez ustalenie granic, takich jak format, ton, długość lub metoda nauczania

Korzystanie z tego schematu gwarantuje, że treści generowane przez sztuczną inteligencję lepiej odpowiadają zamierzeniom edukacyjnym i zmniejsza ryzyko otrzymania zbyt ogólnych lub niespójnych wyników.

Równie ważne jest podejście iteracyjne. Początkowe prompty należy traktować jako wersje robocze, a nie ostateczne wyniki. Projektanci szkoleń powinni stosować cykl iteracyjnego doskonalenia, w którym wygenerowane materiały są analizowane, modyfikowane, a następnie ponownie przekazywane do AI wraz z bardziej precyzyjnymi wskazówkami. Na przykład, jeśli moduł wygenerowany przez sztuczną inteligencję nie jest wystarczająco rozbudowany, kolejna iteracja może zawierać bardziej szczegółowe wymagania na poziomie poznawczym, przykłady lub strukturę treści. Z czasem ten proces prowadzi do opracowania wysoce zoptymalizowanych promptów, dostosowanych do konkretnych zastosowań.

Zalecane jest również zdefiniowanie parametrów w promptach. Zazwyczaj obejmują one:

• Ton (np. formalny, konwersacyjny, instruktażowy)
• Długość (np. wyjaśnienie składające się ze 150 słów, quiz z 5 pytaniami)
• Format (np. lista punktowana, dialog oparty na scenariuszu, procedura krok po kroku)

Dzięki wcześniejszemu określeniu tych parametrów projektanci materiałów dydaktycznych mogą tworzyć materiały, które można od razu wykorzystać w narzędziach do tworzenia treści, takich jak iSpring Suite AI, lub w środowiskach pracy zespołowej, takich jak iSpring Cloud AI. Zmniejsza to potrzebę ręcznego wprowadzania zmian.

Uwzględnienie przykładowych profili uczniów w promptach dodatkowo zwiększa trafność i dokładność kontekstową. Na przykład, zdefiniowanie ucznia jako „nowo zatrudnionego przedstawiciela handlowego bez wcześniejszej znajomości produktu” lub „studenta drugiego roku studiów na kierunku zarządzanie” pomaga AI odpowiednio dostosować wyjaśnienia, przykłady oraz poziomy trudności. Takie podejście jest szczególnie przydatne podczas projektowania adaptacyjnych lub opartych na rolach doświadczeń edukacyjnych.

Zastosowanie tych technik tworzenia promptów pozwala projektantom szkoleń przejść od ogólnego wykorzystania AI do bardziej kontrolowanego podejścia zorientowanego na wyniki, które płynnie integruje się z profesjonalnymi procesami e–learningowymi.

Prompty uporządkowane według etapów modelu ADDIE na potrzeby projektowania dydaktycznego

Poniżej znajduje się uporządkowany zestaw przykładowych promptów dostosowanych do każdej fazy modelu ADDIE. Każdy prompt opiera się na spójnej logice projektowania instruktażowego i może zostać dostosowany do wykorzystania w szerokiej gamie narzędzi.

Prompty fazy analizy

1. Wygeneruj profile uczniów na podstawie stanowisk

„Wejdź w rolę projektanta materiałów dydaktycznych. Na podstawie stanowiska „[wstaw stanowisko]” stwórz trzy szczegółowe profile ucznia. Uwzględnij doświadczenie, poziom umiejętności, typowe wyzwania, preferencje edukacyjne i motywacje. Kontekst: program szkoleniowy firmy. Format wyjściowy: uporządkowana lista punktowa.”

2. Zidentyfikuj luki w wydajności i ich główne przyczyny

„Przeanalizuj następujący problem biznesowy: [wstaw problem]. Zidentyfikuj kluczowe luki w wydajności i ich przyczyny źródłowe. Rozróżnij czynniki związane z wiedzą, umiejętnościami i środowiskiem pracy. Oceń, czy szkolenie jest odpowiednim rozwiązaniem, i uzasadnij swoją rekomendację. Format: tabela.”

3. Ustalaj priorytety celów kursu na podstawie potrzeb interesariuszy

„Na podstawie wymagań interesariuszy: [wstaw dane], stwórz listę priorytetowych celów edukacyjnych. Dostosuj każdy cel do rezultatów biznesowych i poziomów taksonomii Blooma. Zadbaj o to, aby cele były mierzalne i krótkie.”

Prompty fazy projektowania (w tym nauka oparta na scenariuszach)

4. Utwórz konspekty modułów zgodne z celami

„Na podstawie następujących celów kursu: [wstaw cele], zaprojektuj konspekt modułu kursu. Uwzględnij tytuły modułów, kluczowe tematy i przewidywany czas trwania. Zadbaj o logiczny układ i zgodność z zasadami nauczania dorosłych.”

5. Stwórz scenorysy z uwzględnieniem czasu i wskazówek dotyczących wykorzystania multimediów.

„Przygotuj scenorys 10–minutowego modułu e–learningowego na temat [temat]. Uwzględnij strukturę slajdów z tekstem narracji, elementami na ekranie, sugerowanymi materiałami wizualnymi i czasem. Sformatuj go jako tabelę umożliwiającą import do narzędzi do tworzenia treści.”

6. Wygeneruj pomysły na naukę opartą na scenariuszach

„Zaproponuj trzy koncepcje nauki opartej na scenariuszach dla [grupy docelowej] na temat [temat]. Uwzględnij kontekst, rolę uczącego się, konflikt lub wyzwanie oraz oczekiwane rezultaty. Zadbaj o realizm i odniesienie do rzeczywistych sytuacji w miejscu pracy.”

Scenariusze rozgałęzione i prompty do dialogów

7. Generuj mapy scenariuszy rozgałęzionych z węzłami decyzyjnymi

„Zaprojektuj scenariusz rozgałęziony dotyczący [tematu]. Uwzględnij drzewo decyzyjne zawierające co najmniej trzy punkty decyzyjne oraz wiele możliwych zakończeń. Przedstaw wybory ucznia oraz ich konsekwencje w uporządkowanej, przejrzystej formie.”

8. Przygotuj karty postaci oraz krótkie fragmenty dialogów dla każdej gałęzi scenariusza

„Zaprojektuj profile postaci dla scenariusza na temat [temat], w tym imię, rolę, cechy osobowości i cele. Następnie napisz krótkie dialogi dla każdej kluczowej gałęzi w scenariuszu. Ton: realistyczny i profesjonalny.”

9. Stwórz wiadomości z informacjami zwrotnymi dotyczącymi wyborów uczniów

„Dla następujących decyzji ucznia: [wstaw wybory] wygeneruj komunikaty zwrotne. Uwzględnij natychmiastową informację zwrotną, wyjaśnienie konsekwencji oraz wskazówki dotyczące poprawy. Zachowaj konstruktywny i wspierający ton.”

Prompt fazy rozwoju

10. Przygotuj scenariusze narracji wideo i napisy

„Napisz scenariusz narracji do 3–minutowego filmu szkoleniowego na temat [temat]. Uwzględnij czytelny tekst lektora i pasujące do niego napisy. Ton: instruktażowy i zwięzły. ”

11. Wygeneruj dopasowane do celów pytania quizowe do oceny kształtującej

„Przygotuj pięć pytań quizowych do oceny kształtującej na podstawie tych celów: [wstaw cele]. Uwzględnij różne typy pytań (wielokrotnego wyboru, prawda/fałsz, oparte na scenariuszach). Podaj poprawne odpowiedzi oraz wyjaśnienia.”

12. Zasugeruj obrazy i ikony do materiałów wizualnych

„Zaproponuj materiały wizualne do kursu na temat [temat]. Uwzględnij pomysły na obrazy, typy ikon oraz sugestie dotyczące ich rozmieszczenia w każdym module. Zadbaj o zgodność z treścią kursu i zaangażowanie uczniów.”

Prompty fazy wdrażania

13. Stwórz opisy kursów oraz e–maile wprowadzające

„Napisz opis kursu oraz e–mail wprowadzający dla uczniów zapisujących się na kurs [nazwa kursu]. Uwzględnij kluczowe korzyści, oczekiwania i wezwanie do działania. Ton: angażujący i profesjonalny.”

14. Przygotuj podsumowania lekcji i metadane przyjazne dla systemów LMS

„Wygeneruj podsumowania lekcji i metadane dla kursu LMS na temat [temat]. Dołącz tytuł, krótki opis, słowa kluczowe, szacowany czas trwania i cele edukacyjne. Wybierz format ułatwiający wprowadzanie danych do LMS.”

15. Przygotuj projekt notatek dla prowadzącego zajęcia hybrydowe

„Przygotuj projekt notatek dla prowadzącego zajęcia hybrydowe na temat [temat]. Uwzględnij cele sesji, tematy do dyskusji, wskazówki dotyczące czasu trwania oraz najważniejsze wnioski. Przygotuj w formacie uporządkowanego przewodnika.”

Prompty fazy oceny

16. Przygotuj projekt pytań do ankiety dla poziomów modelu Kirkpatricka

„Stwórz pytania ankietowe ewaluacyjne zgodne z poziomami 1–4 modelu Kirkpatricka dla kursu [temat]. Uwzględnij co najmniej dwa pytania dla każdego poziomu. Nadaj im format kwestionariusza.”

17. Przeanalizuj dane dotyczące zaangażowania w LMS i wyciągnij z nich wnioski

„Dokonaj analizy następujących danych LMS: [wstaw dane]. Podsumuj kluczowe trendy w zakresie zaangażowania i przedstaw zalecenia dotyczące poprawy kursu. Skup się na wskaźnikach ukończenia kursu, skuteczności quizów i zachowaniu uczestników.”

18. Stwórz kryteria oceniania dla oceny podsumowującej

„Przygotuj rubrykę do oceny osiągnięć uczniów w [ocenie/zadaniu]. Uwzględnij kryteria, poziomy wykonania i wytyczne dotyczące punktacji. Dostosuj ją do celów nauczania i upewnij się, że kryteria są jasne.”

Prompty te są modułowe i elastyczne, dzięki czemu projektanci kursów mogą sprawnie wprowadzać sztuczną inteligencję na każdym etapie tworzenia kursu.

Integracja promptów z narzędziami AI

Prompty AI stają się bardziej wartościowe, gdy są osadzone bezpośrednio w procesie tworzenia i dostarczania szkoleń. Narzędzia takie jak iSpring Suite AI i iSpring Cloud AI umożliwiają projektantom szkoleń przejście od wyników wygenerowanych przez prompty do gotowych do wdrożenia treści przy minimalnym wysiłku.

Na początek, skrypty generowane przez sztuczną inteligencję – takie jak tekst narracji, konspekty modułów czy dialogi – można przenieść bezpośrednio do scenorysów iSpring Suite AI. Po wygenerowaniu treści za pomocą uporządkowanych promptów projektanci mogą wkleić lub dopracować dane wyjściowe w slajdach programu PowerPoint. Każdą sekcję skryptu można przypisać do osobnych slajdów, przy czym narracja jest dopasowywana do notatek slajdów, a sugestie wizualne są przekształcane w elementy wyświetlane na ekranie. Takie podejście przyspiesza tworzenie scenorysów, jednocześnie zachowując spójność między założeniami dydaktycznymi a ostateczną strukturą kursu.

Zasoby wygenerowane za pomocą promptów można też wykorzystać w iSpring Cloud AI do wspólnego tworzenia treści. Treści, takie jak pytania quizowe, skrypty scenariuszy, komunikacja z uczestnikami i opisy kursów można dodawać do współdzielonych projektów. Zespoły mogą centralizować te zasoby, wspólnie je modyfikować i ponownie wykorzystywać w różnych kursach. Jest to szczególnie przydatne dla rozproszonych zespołów pracujących nad programami wdrożeniowymi, szkoleniami z zakresu zgodności z przepisami lub szkoleniami produktowymi, w których kluczowe znaczenie mają spójność treści i kontrola wersji.

Typowy przepływ pracy obejmuje wygenerowanie treści za pomocą promptów, dopracowanie ich w iSpring Cloud AI, a następnie synchronizację z platformami dostarczającymi szkolenia. W celu synchronizacji treści z iSpring Cloud z iSpring LMS, projektanci materiałów dydaktycznych zazwyczaj:

1. Dopracowują materiały i strukturę kursu w iSpring Cloud.
2. Pakują lub publikują kurs w kompatybilnym formacie (np. SCORM lub xAPI).
3. Przesyłają lub publikują kurs bezpośrednio w iSpring LMS.
4. Konfigurują ustawienia kursu, zapisują uczestników i śledzą ich wyniki.

Ta integracja zapewnia płynny przepływ treści wspomaganych przez AI – od ich tworzenia po wdrożenie – bez konieczności wykonywania zbędnych ręcznych czynności.

Dla zespołów kluczowe jest stworzenie uporządkowanego przepływu pracy z wykorzystaniem iSpring Cloud AI. Projektanci szkoleń mogą korzystać ze współdzielonych przestrzeni roboczych do uporządkowania wyników generowanych za pomocą promptów, wersji roboczych oraz materiałów końcowych. Eksperci merytoryczni mogą przeglądać treści wygenerowane przez AI bezpośrednio na platformie, a interesariusze mogą przekazywać informacje zwrotne w odpowiednim kontekście. Kontrola wersji, komentowanie oraz scentralizowane przechowywanie danych pomagają utrzymać spójność działań wszystkich współpracowników i ograniczyć powielanie pracy.

Poprzez integrację tworzenia treści na podstawie promptów z narzędziami do tworzenia treści i ekosystemem chmurowym iSpring, organizacje mogą znacznie skrócić czas opracowywania materiałów, a jednocześnie zwiększyć spójność, skalowalność i współpracę w ramach projektów z zakresu projektowania dydaktycznego.

Jak odpowiedzialnie korzystać z AI jako projektant szkoleń

Chociaż sztuczna inteligencja przyspiesza tworzenie treści oraz ich skalowalność, projektanci materiałów dydaktycznych wciąż są odpowiedzialni za jakość, dokładność oraz integralność moralną materiałów edukacyjnych. Odpowiedzialne korzystanie z AI wymaga jasnych zasad i regularnej weryfikacji.

Po pierwsze, treści wygenerowane przez AI muszą być sprawdzane przez człowieka pod kątem merytoryczności i poprawności kulturowej. Modele sztucznej inteligencji mogą generować wiarygodnie brzmiące, ale nieprawdziwe informacje lub pomijać niuanse kulturowe, które są istotne w globalnych środowiskach edukacyjnych. Projektanci materiałów dydaktycznych powinni weryfikować fakty w oparciu o wiarygodne źródła i upewnić się, że przykłady, scenariusze i język są odpowiednie dla różnych odbiorców.

Po drugie, kluczowe jest ocenianie wyników pod kątem stronniczości i języka inkluzywnego. Sztuczna inteligencja może nieumyślnie odzwierciedlać uprzedzenia obecne w danych szkoleniowych, co może prowadzić do wykluczających lub niezrównoważonych treści. Projektanci powinni analizować ton wypowiedzi, sposób reprezentacji oraz stosowaną terminologię, aby zachować inkluzywność w odniesieniu do płci, pochodzenia etnicznego, sprawności oraz ról zawodowych. W razie potrzeby należy udoskonalać prompty, aby wymagały stosowania neutralnego i inkluzywnego języka.

Wreszcie, organizacje powinny ustanowić jasne procedury przetwarzania danych i unikać przesyłania poufnych danych dotyczących uczniów lub danych biznesowych do publicznych modeli AI. Dotyczy to danych osobowych, wewnętrznych danych o wynikach oraz poufnych materiałów szkoleniowych. Podczas pracy z narzędziami AI projektanci szkoleń powinni korzystać z bezpiecznych środowisk, w miarę możliwości anonimizować dane wejściowe i przestrzegać korporacyjnych zasad dotyczących ochrony danych.

Poprzez połączenie wydajności AI z nadzorem człowieka i zabezpieczeniami etycznymi, projektanci materiałów dydaktycznych mogą wprowadzić AI do swoich procesów pracy bez narażania na szwank zaufania, zgodności z przepisami ani wyników nauczania.

FAQ dla projektantów materiałów dydaktycznych korzystających z promptów AI

Czy AI może zastąpić projektantów materiałów dydaktycznych?

AI nie może zastąpić projektantów materiałów dydaktycznych. Sztuczna inteligencja może zautomatyzować tworzenie treści, podpowiadać struktury i przyspieszać zadania związane z opracowywaniem materiałów, ale brakuje jej osądu kontekstowego, zrozumienia interesariuszy i wiedzy pedagogicznej. Projektanci szkoleń pozostają niezbędni do definiowania strategii nauczania, weryfikacji dokładności treści i zapewnienia, że ​​szkolenia przynoszą mierzalne rezultaty.

Jak można dostosować treści generowane przez AI do mierzalnych efektów nauczania?

Dopasowanie zaczyna się już na poziomie promptu. Projektanci szkoleń powinni zawrzeć w nich cele edukacyjne, najlepiej sformułowane przy użyciu mierzalnych czasowników z taksonomii Blooma. Ponadto należy określać wymagania, które zobowiązują AI do bezpośredniego powiązania treści, aktywności i metod oceniania z tymi celami. Po wygenerowaniu treści, wyniki powinny zostać sprawdzone, aby potwierdzić, że każdy element wspiera zamierzony wynik i może zostać skutecznie oceniony.

Jakie kwestie prywatności należy wziąć pod uwagę przy korzystaniu z narzędzi AI?

Korzystając z narzędzi AI, projektanci materiałów dydaktycznych powinni unikać wprowadzania do modeli publicznych danych poufnych lub umożliwiających identyfikację. Dotyczy to danych uczniów, wewnętrznych wskaźników biznesowych i treści autorskich. Zaleca się korzystanie z bezpiecznych, zatwierdzonych przez organizację środowisk, anonimizowanie danych wejściowych w miarę możliwości oraz przestrzeganie wewnętrznych zasad dotyczących ochrony danych i zgodności w celu ograniczenia ryzyka.