Человек и ChatGPT: используем нейросеть для создания тренинга, пошаговая инструкция

Нейросети уже меняют подход к обучению, помогая автоматизировать рутину, персонализировать контент и ускорять работу команд. А главное — они не заменяют специалистов, а усиливают их экспертизу. Делимся главными тезисами с осенней конференции Human. Обучение персонала. Спикер — Александр Малыхин, менеджер проектов Корпоративного университета ВсеИнструменты.ру.

Источник: Конференция Human. Обучение персонала

Нейросети — это математические модели, вдохновленные структурой и функциями биологических нейронных сетей в мозге. Она пытается предсказать ответ на основе вводных данных, схожим образом работает интерфейс текста “Т9”.

1.Вы разрабатываете и проводите тренинги

ChatGPT поможет:

2. Запускаете дистанционные курсы

ChatGPT поможет:

3. Анализируете обратную связь продуктов

ChatGPT поможет:

1.Четкость и конкретность запроса

❌ Тренинг нужен для людей, которые хотят изучить Python.

✅ В запросе есть определенная цель и детали задачи, которые помогают лучше понять, что требуется.

– Вы задаете конкретные вопросы или задачи. Указана тема, цель тренинга, конкретные элементы, которые должны быть включены.

Пример: "Помоги создать тренинг для новичков в IT-сфере по основам программирования на Python, с акцентом на практические задания и простые проекты."

Проверка: Вы точно знаете, для кого и о чем тренинг, какой формат нужен.

2. Контекст и детали

❌ Тренинг рассчитан на студентов университетов.

✅ Запрос содержит дополнительную информацию, которая помогает учесть специфические условия тренинга.

Вы указываете конкретные условия, такие как уровень подготовки аудитории, их предыдущий опыт, особенности индустрии или компании.

Пример: "Тренинг рассчитан на студентов университетов, которые ранее не изучали программирование. Он должен быть простым для восприятия, с акцентом на практику и минимумом теории."

Проверка: Вы понимаете, для какой аудитории создается тренинг, и учитываете особенности их опыта и знаний.

В чем разница?

Четкость и конкретность фокусируется на том, чтобы задача была поставлена четко и без двусмысленностей.

Контекст и детали добавляют специфические сведения, которые влияют на выполнение задачи, такие как целевая аудитория, уровень их знаний или дополнительные требования.

3. Простота и ясность

❌ Нужен тренинг, который поможет всем изучить Python

✅ Запрос сформулирован просто и понятно, без лишних сложных оборотов или технических терминов.

Простота в формулировке помогает быстрее достичь нужного результата.

Пример: "Нужен простой тренинг для новичков по основам Python с примерами из реальной жизни, без сложных терминов."

Проверка: Запрос легко читается, нет сложных выражений, понятен как для вас, так и для исполнителя.

4. Контекст целей

❌ Создай тренинг, чтобы люди выучили Python.

✅ Цель тренинга четко определена, что помогает структурировать программу.

Пример: "Цель тренинга — дать студентам минимальные навыки программирования, чтобы они могли написать первые программы на Python и приступить к более сложным проектам через три месяца."

Проверка: Запрос содержит конечную цель, что помогает в построении курса, направленного на конкретный результат.

5. Использование примеров

❌ "Добавь проекты в тренинг."

✅ Примеры помогают лучше понять, как должна выглядеть конечная задача.

Пример: "В тренинг нужно добавить несколько простых проектов, например, калькулятор или программу для учета расходов, чтобы студенты могли на практике закрепить знания."

Проверка: Вы предоставляете конкретные примеры, которые позволяют точно представить, какой результат должен быть достигнут.

Few Shot Promting

Представьте, что вы учитесь чему-то новому, и вам показывают несколько примеров, как это делать. По этим примерам вы понимаете суть задачи и можете выполнить её самостоятельно. То же самое происходит с моделью: если дать ей несколько примеров, она лучше поймёт, что от неё требуется.

Почему это работает?

Примеры помогают понять задачу: Модель видит, как решаются похожие задачи, и применяет этот опыт к новой.

Улучшение качества ответов: С примерами модель даёт более точные и релевантные ответы.

Применение к сложным задачам: Для задач, где одного запроса недостаточно, несколько примеров значительно помогают.

Ключевые моменты few-shot prompting:

6. Уточнение и последовательность

❌ "Пример хорош, но нужно больше материала."

✅ Уточнение помогает улучшить результат и сделать его более точным. Если на первый запрос получен не совсем точный ответ, можно задать дополнительный уточняющий вопрос.

Пример: "Ты предложил включить циклы и функции, но можешь добавить больше примеров для раздела по обработке данных? Хочется сделать акцент на работу с CSV файлами."

Проверка: Ваш запрос уточняет конкретную часть материала, требующую доработки.

7. Пошаговые запросы для сложных задач

❌ "Нужен тренинг по программированию."

✅ Пошаговый подход позволяет разрабатывать сложные задачи по частям. Запросы можно разбить на этапы, чтобы постепенно проработать каждую деталь задачи.

Пример: "Для начала давай разработаем структуру первой недели тренинга, которая включает вводные занятия по установке окружения и базовым командам Python."

Проверка: Вы работаете над одной частью задачи за раз, облегчая процесс разработки.

8. Экспериментирование с формулировками

❌ "Можешь изменить программу?"

✅ Эксперименты с формулировками помогают найти более подходящие решения.

Пример: "Вместо теоретических лекций давай сделаем все занятия полностью интерактивными, где студенты будут сразу решать задачи, а мы будем давать вводные инструкции."

Проверка: Вы пробуете различные форматы подачи материала, чтобы достичь лучшего результата.

9. Открытость к предложениям

❌ "Сделай тренинг стандартным"

✅ Открытость к предложениям может привнести новые идеи и свежие подходы.

Пример: "Может быть, у тебя есть идеи, как сделать тренинг еще более интересным для студентов? Возможно, добавить соревнования или элементы геймификации?"

Проверка: Ваш запрос допускает возможность новых, неожиданных предложений, улучшая конечный результат.

10. Обратная связь

❌ "Мне все понравилось, но еще что-то нужно."

✅ Обратная связь помогает уточнить, что было полезным, а что требует доработки.

Пример: "Тренинг получился хорошим, но студенты просили больше примеров реальных приложений Python. Можешь добавить раздел с примерами приложений для работы с данными или автоматизации задач?"

Проверка: Вы четко указываете, что нужно доработать, чтобы тренинг стал еще более полезным.

– Один чат - одна задача

– Обучайте контексту

– Просите действовать последовательно

– Сверяйтесь, как вас поняли

Платная версия - просите ссылки, бесплатная - спросите, где найти источники информации.

Представьте, что вы общаетесь с новым сотрудником, который эксперт в своей сфере, но ничего не знает про ваши специфические условия работы. Критерий хорошего запроса: задача будет понятна новому сотруднику, он обеспечен необходимыми данными, ресурсами и условиями для принятия решений.

Еще больше подобных полезных и практикоориентированных докладов, воркшопов и мастер-классов вы можете найти на конференции Human. Обучение персонала (посмотреть программу можно уже сейчас на сайте). Спикеры готовят контент эксклюзивно для нашей конференции, а это значит, что можно получить ценный опыт, которого нет в сети, из первых рук. А также подписывайтесь на наш канал, будем публиковать здесь еще больше полезной информации для HR и специалистов по корпоративному обучению.

Сохраняйте статью в избранное, чтобы не потерять!

#HR #Humanconf #обучениеперсонала #развитиеперсонала #AI #ChatGPT #ИИвHR #AIвHR #искусственныйинтеллект #нейросети