EĞİTİM PROFESYONELLERİ İÇİN YAPAY ZEKA KULLANIMI

Yapay zekâ (AI), yaşama, çalışma ve öğrenme şeklimizi değiştiriyor. Hızla ilerlemek için, öğrenme ve gelişim (L&D) profesyonelleri, kurumsal başarıyı sağlamak için ortaya çıkan araçların gücünden yararlanmalıdır. AI istemleri, yeni gizli silahınızdır. 

2024 LinkedIn Workplace Learning Raporu’na göre, 5 öğrenme uzmanından 4’ü iş yerinde AI’yı nasıl kullanacaklarını öğrenmek istiyor. İşte biz bu çağrıya cevap vermek için buradayız. Bunu yapmak için, L&D stratejinizi yükseltmenize yardımcı olacak eyleme geçirilebilir AI ipuçları sağlayacağız. 

Yapay Zekâ İstemi Nedir?

Basitçe ifade etmek gerekirse, bir AI istemi, bir yapay zeka modeline yanıtını yönlendirmek için verilen metin tabanlı bir talimat veya sorgudur. Bir bilgisayar programına belirli bir komut vermekle eşdeğerdir, ancak kod yerine insan dilini kullanırsınız. Başka bir deyişle, yapay zekayla nasıl konuştuğumuz, ona ne istediğimizi ve nasıl istediğimizi nasıl istediğimizi nasıl söylediğimizdir. Tipik olarak, büyük miktarda veri üzerinde eğitilmiş karmaşık bir yapay zeka modeli olan  büyük bir dil modeliyle (LLM) etkileşimde bulunacaksınız.

Bu LLM’ler, insan kalitesinde metinler üreterek, dilleri çevirerek, farklı türde yaratıcı içerikler yazarak ve sorularınızı bilgilendirici bir şekilde yanıtlayarak isteklerinize yanıt verebilir. LLM örnekleri şunları içerir:

• GPT-4: OpenAI tarafından geliştirilmiştir.
• Gemini: Google tarafından geliştirilmiştir.
• Llama: Meta tarafından geliştirildi.
• Claude: Anthropic tarafından geliştirilmiştir.

Prompt Engineering Nedir?

İstem mühendisliği, yapay zekâ modellerinin istenen sonucu üretmesine rehberlik etmek için etkili istemler tasarlamanın sanatı ve bilimidir. Aslında son derece zeki bir asistan için kesin talimatlar yazmak gibidir.  Gördüğümüz gibi, bu güçlü araçların değerini en üst düzeye çıkarmak için etkili AI istemleri oluşturmak esastır. Bazı özel örnekleri paylaşmadan önce, bazı genel istem en iyi uygulamalarını inceleyelim. 

• Açık Olun: Unutmayın, açıklık çok önemlidir. AI modelleri talimatları izleyen araçlardır, bu nedenle isteğiniz ne kadar kesin olursa sonuç o kadar iyi olur. Belirsizlik ve jargon kullanmaktan kaçının ve isteminizin doğrudan ve anlaşılması kolay olduğundan emin olun.
• Deneysel Olun: İstem mühendisliği yinelemeli bir süreçtir. İlk seferde doğruyu bulamazsınız. Bunu aklınızda tutarak, farklı ifadeler, stiller ve formatlar denemekten korkmayın.
• Yapay Zekanızı Anlayın: Farklı yapay zekâ modelleri benzersiz güçlü yönlere, zayıflıklara ve içsel önyargılara sahiptir. İstemlerinizi belirli modelinizin yeteneklerine göre uyarlamak çıktınızı önemli ölçüde iyileştirmenize yardımcı olacaktır.
• Örnekler Sağlayın: İstenen çıktının örneklerini sergilemek, AI modeliniz için anlamlı bir rehberlik sağlar. Örneğin, AI’nın belirli bir stilde yazmasını veya belirli bir biçimlendirme kullanmasını istiyorsanız, o zaman bir örnek sağlamalısınız.
• İsteminizi Yapılandırın: Son olarak, iyi yapılandırılmış bir istemin AI tarafından işlenmesi daha kolaydır. İsteklerinizi daha küçük, daha yönetilebilir parçalara bölmeyi ve çıktınızı iyileştirmek için mantıksal bir akış kullanmayı düşünmelisiniz. 

Yapay zekanın öğrenme gelişim profesyonellerini desteklemesinin birkaç yolu şunlardır:

• Kişiselleştirilmiş Öğrenme Deneyimleri: İstemlerinizi bireysel katılımcıların ihtiyaçlarına ve tercihlerine göre uyarlayarak, alakalı ve hedef odaklı, son derece özelleştirilmiş içerikler sunabilirsiniz.
• İçeriğinizi Geliştirme: AI modelleri fikir üretmek, taslaklar oluşturmak veya hatta sizin için içerik taslağı hazırlamak için harikadır. L&D ekiplerine yönelik artan talepler göz önüne alındığında, doğru istemler hem zamandan hem de kaynaklardan tasarruf etmenize yardımcı olabilir.
• Görevlerin Otomatikleştirilmesi: Rutin görevlerin (ders kaydı, sertifika oluşturma veya öğrenme kaydı yönetimi gibi) otomatikleştirilmesiyle, öğrenme profesyonelleri hedef kitleleriyle etkileşim kurmak gibi daha üst düzey faaliyetlere odaklanabilirler.
• Yeniliği Ateşlemek: Farklı istemlerle denemeler yapmak, öğrenme ve gelişime yönelik yeni ve yaratıcı yaklaşımlara yol açabilir. Bu, parmaklarınızın ucunda sonsuz bir fikir kaynağına sahip olmak gibidir.
• Verileri Analiz Etme: Yapay zekâ, geniş veri kümelerindeki gizli kalıpları ortaya çıkarmada mükemmeldir. Öğrenme profesyonelleri, eğilimleri belirlemek, öğrenme stratejilerini optimize etmek ve veri odaklı kararlar almak için bu yetenekten yararlanabilir.