Agentic AI 教育 101：如何实现学习现代化

曾经有一段时间，网站是人们采用的最新的网络技术。然后是应用程序。现在，这是人工智能代理的时代，因为高管们认为人们使用人工智能代理的频率将高于 2031 年以来的应用程序或网站。在发展中市场, 33% 的组织 已经开始使用生成式 AI。

因此，说人工智能现在已成为现代组织的一部分是没有错的，不仅在日常运营中，在学习中也是如此。实际上，代理式人工智能教育可以帮助做出自主选择和应对环境，这使组织学习更上一层楼。

对于公司和培训提供商而言，这标志着人工智能将从静态课程交付转向动态环境，在这种环境中，人工智能将作为积极的合作伙伴参与学习过程。让我们仔细看看它是如何工作的。

什么是 Agentic AI？

Agentic AI 是使用人工智能系统，这些系统在一定程度上自主地指导学习过程。传统的人工智能工具遵循预定义的命令。但是，人工智能代理会做出情境感知决策，对复杂的输入做出回应，并根据反馈调整其行动。

教育领域的人工智能代理几乎像学习的共同参与者。它可以分析进展，找出理解方面的差距，并建议后续步骤，而无需持续的人为干预。他们的参与能力创造了一个互动环境，在这个环境中，知识建设变得更具响应性。

Gartner 预测 到2028年，33％的企业软件将采用代理人工智能。但是，由于Gartner解释为 “机构差距”，它们必须与人为干预同步工作。

当前的确定性聊天机器人和基于LLM的助手在低端运行。他们在简单的环境中处理静态、被动和简单的任务，通常是在监督下完成的。

另一方面，人的能动性延伸到适应性行为和主动规划。随着时间的推移，随着人工智能代理的改进，他们可能会在一定程度上填补这一空白，因此估计采用率很高。目前，人类和人工智能代理需要共同参与才能获得最佳结果。

AI 代理的工作原理

AI 代理依赖于处理数据、识别模式和预测结果的算法。他们可以随着时间的推移调整自己的行为，从反馈中学习以提高绩效。

大多数 AI 代理通过感知、推理和行动循环运行。他们首先从环境中收集输入，例如传感器数据、用户命令或其他系统的信息。然后，他们使用机器学习模型或基于规则的系统分析这些输入，以确定最佳的行动方案。最后，他们执行决策，例如发送通知或与用户互动。

高级 AI 代理包括在内 强化学习，这使他们能够尝试行动并从成功和失败中吸取教训。随着时间的推移，这有助于做出更明智和更具情境感知的决策。

为什么要在组织学习中使用 AI 代理？

有很多理由转向 AI 代理来支持学习。让我们来看一些。

培养高级技能

教育领域的代理人工智能不仅限于提高技术知识。该研究重点介绍了 Pearson 2024 年年终人工智能报告 表明人工智能学习工具可以培养基本的生活技能，例如分析思维、适应能力和敏捷性。使用 Pearson+ 电子教科书中的 AI 功能的学生培养了更强的认知和批判性思维能力，同时积极参与度增加了四倍。对于组织而言，这有助于制定培训计划，培养能够独立思考的全面专业人员。

为教育工作者和培训师提供支持

人工智能代理还可以减轻教师、教练和导师的工作量。皮尔逊的调查还发现，美国77％的高等教育教师计划将生成式人工智能整合到两年制和四年制机构的教学中。人工智能驱动的工具可帮助导师生成摘要、抽认卡、模拟测试和学习指南。

一个很好的例子是 Coursebox 的 AI 聊天机器人导师。它会根据你在 Coursebox 上创建的任何课程进行自我训练，并为学员提供实时支持。这样，即使教育工作者不在场，学习者也可以获取信息并解决疑问。Coursebox 还有 AI 评估生成器和评分器 它会根据课程创建测试，然后根据你提供的评分量规对它们进行评分。

让员工为人工智能时代做好准备

当今的工作角色需要的不仅仅是技术专业知识。在技术驱动的工作场所中，领导力、协作、动力、同理心和影响力等社交和人际关系能力越来越重要。

AI 代理通过释放容量来做出贡献。生成式人工智能可以拯救员工的研究项目 每周 7800 万小时 到2026年，通过日常任务的自动化。

在组织学习背景下，这种效率使员工能够将注意力从管理工作转移到更高价值的活动，例如创新。因此，代理式人工智能教育以传统学习模式难以比拟的方式提高效率。

如何在组织中使用 Agentic AI 教育

如果你决定是时候尝试代理式人工智能教育了，那么你走上了正确的道路。但是，它需要的不仅仅是购买新工具。

它要求战略上与组织目标保持一致，并深思熟虑地实施。以下做法可以帮助组织将这种方法付诸实践。

从明确的学习目标开始

首先，有什么 学习目标 你想实现吗？仔细看一些 智能学习目标示例 如果你很难精确地完成这个步骤。

入职计划可能旨在缩短新员工的入职时间，而领导力课程可能强调决策和人际交往能力。然后，应将代理人工智能配置为与这些优先级保持一致，而不是单独使用。以下是操作方法：

• 识别技能: 专注于与当前和未来运营最相关的技能，从技术专长到人际交往能力，例如适应能力和同理心。
• 设定可衡量的结果: 与其设定模糊的目标，不如决定如何跟踪进度。例如，衡量入职时间的缩短或认证通过率的改善。

部署 AI 代理作为学习伙伴

AI 代理在教育过程中被定位为积极合作者时表现出色。他们可以指导学员了解情境，提供个性化反馈，并根据进度调整路径。

以下是如何使用它们来实现身临其境的学习体验：

• 模拟现实世界中的挑战: 创建由人工智能驱动的 学习模拟 这反映了复杂的、因工作而异的情况。销售团队可以与每次都能做出不同反应的人工智能代理进行谈判。
• 提供情境化反馈：使用 AI 代理分析学员的反应并提供切实可行的建议。例如，他们可以指出战略提案中的逻辑差距，或提供解决问题的替代方法。
• 鼓励反思：设计交互方式，让人工智能代理提出探究性问题，促使学习者阐明决策背后的理由。

使用 AI 工具为培训师和经理提供支持

人工智能并不是要取代教师。相反，它应该增强他们的指导和指导能力。

例如，您可以使用 AI 代理在几分钟内创建抽认卡、练习测验和案例研究。同样，培训师可以使用由人工智能代理提供支持的仪表板来识别在特定概念上苦苦挣扎的学员，并尽早进行干预。

另一个用例是通过让 AI 处理重复任务来个性化学习体验。然后，培训师可以花时间进行个性化指导和领导力发展。

将软技能开发整合到项目中

组织通常优先考虑技术知识，而忽视人际关系和认知增长的价值。代理人工智能可以帮助取得平衡。例如，它可以促进 基于场景的学习 其中，人工智能驱动的角色扮演练习允许学习者在受控的环境中练习领导力和协作能力。

您还可以鼓励学员定期使用 AI 代理重新审视场景。这样，技能不仅可以获得，还可以内在化。

使用 AI 提高效率

Agentic AI 可以自动执行重复的培训，为整个组织中更高价值的活动创造更多能力。方法如下：

• 减少管理负载：使用 AI 代理安排培训课程、创建证书、发送模块完成提醒、管理评估评分和跟踪出勤情况。
• 自动进行例行评估：让 AI 代理对练习作业进行评分并向空闲教师提供即时反馈，以进行更深入的互动。
• 跨团队扩展: AI 代理可以在不损失质量的情况下在多个部门或地区提供一致的培训体验。

如何在代理人工智能学习中建立治理和道德保障

无论哪里有人工智能，都需要对其进行合乎道德的使用。因此，在使用人工智能代理进行学习时，你需要明确的监督。

首先定义自治的边界。决定 AI 代理有权做出哪些决策以及哪些需要人工监督。例如，人工智能可以提供建议，但绩效评估仍应由经理负责。

然后，通过确保根据法规和组织政策收集和存储学员数据来维护数据隐私。此外，定期审查人工智能生成的内容和反馈，以确认准确性和公平性。

结论

从战略角度进行人工智能教育最为有效。它可以将学习转变为一个充满活力的参与性过程，从而增强技术专长和以人为本的能力。

但是，为此，你需要一种人工智能-人类的混合学习形式。人工智能可以支持学习过程，而人类教育工作者和导师则为个性化反馈和现实世界知识提供见解。通过支持快速课程生成、自动评分和实时支持，Coursebox 可以成为这种混合模式的 AI 部分。 预订免费演示 查看该工具的运行情况。

经常问的问题

在教育领域，代理人工智能与传统人工智能有何不同？

代理人工智能不仅限于固定命令。它可以做出情境感知型决策，以动态方式进行互动，并指导学习者应对挑战。因此，它在学习过程中充当合作伙伴，为教育工作者提供帮助。

代理式 AI 教育能否跨多个团队或地区扩展？

人工智能代理的优势之一是它们能够为大型团体提供一致的培训体验，这对于团队分散或全球运营且需要统一标准的组织非常有用。

小型组织能否有效地采用代理式人工智能教育？

诸如Coursebox之类的平台使小型组织可以访问人工智能驱动的高级学习工具，而无需花费大量的基础设施成本。他们可以生成交互式课程、评估和实时支持功能，即使是规模不大的团队也能提供专业级别的培训体验。

在使用代理人工智能时，人类监督起什么作用？

虽然人工智能代理可以提供建议和指导学习者，但组织应将评估、晋升或认证批准等决策置于人工监督之下，以保持公平和信任。

哪些工具可以帮助组织开始代理式人工智能教育？

Coursebox 是一个选项，它允许组织快速设计人工智能驱动的课程。它提供人工智能评估生成、即时评分、互动功能、人工智能驱动的课程创建以及可以实时回复学习者的聊天机器人导师。

员工通常如何回应人工智能引导的学习？

反应各不相同，但许多学员对人工智能代理提供的个性化指导和互动体验表示赞赏。随着时间的推移，随着员工认识到 AI 是对人类教学的补充，接受度通常会提高。