テクノロジーは人々を置き去りにすべきではありません。ここでは、デジタルヒューマンにおける会話型 AI が、人々が自分に最も適した方法で学習できるように構築されている方法を紹介します。
「子供が私たちの教え方を学べないのなら、多分私たちは彼らが学ぶ方法を教えるべきでしょう。」 — イグナシオエストラーダ。
私たちが学ぶ方法は私たち自身に組み込まれています。それは私たちのハードウェアにあります。
しかし、どのように人々に教えるかは私たち次第です。それが私たちのソフトウェアです。
人はそれぞれ異なり、学ぶ方法も異なります。私たちは、その人のハードウェアで最適に動作するようにソフトウェアを構築する必要があります。その逆ではなく、彼ら全員がそれを理解していると仮定します。
そのためには 会話型AIは教育分野に活用されています 教育環境でどの学習方法が使われているかをより詳しく見てみましょう。そして、それは教室の中だけではありません。実のところ、私たちは常に学習を続けており、企業も視聴者を教育することの影響を理解しているからです。
ザの 小売業者が店内で顧客に伝える 製品について。 金融ガイダンスを提供する銀行。人々が段階的に請求を行うのを支援する保険会社。 健康に関する助言を提供する医療従事者、食事、健康、医学。
これらすべての企業、つまりすべての企業が、何らかの方法で情報を提供しています。そして、それらの企業がそれをどれだけうまく行っているかは、カスタマーエクスペリエンス、ひいては収益に劇的な影響を与えます。
人工知能が事実上すべてに影響を与え、自動化し始める時代を迎えるにあたり、テクノロジーを確認する必要があります（ チャットボットからデジタルヒューマンへ）顧客が誰であるかに関係なく品質を提供することで、誰もが特別な体験を得られるようにします。
そのためには、VARK は便利なフレームワークです。
VARK の方法論は、学習タイプを次の 4 つのカテゴリに分類します。
それぞれの学習スタイルの主な特徴を簡単に見てみましょう。
目の教育。視覚教育法が最も効果的だと考える人は、情報を画像（チャート、インフォグラフィック、その他の目に刺激を与えるもの）として提示したときに最も効果的に取り入れることができます。ほとんどの人は視覚的な学習者です。つまり、以下についてです。 私たちの 65%。
耳のための教育。聴覚学習者のカテゴリーに当てはまる人は、情報を聞くことが最も効果的だと感じています。オーディオブックで自分自身を教育したり、セミナーで質問をして会話したりするのが好きなタイプです。 リサーチショー 30% の人がこの方法で学ぶのが一番です。
テキストによる教育。授業やセミナーで自分がメモを書いていることに気付いた人は、読み書きの学習者です。彼らは、それがクイズであろうと、プレゼンテーションに付随する注釈であろうと、それをテキストとして見ることができれば、教育が自分にとって最も効果的だと感じています。こうした学習者は、情報を理解しやすくするために自分でメモを取るという行為が運動感覚の範疇に入ることがあります。
手の教育。実践的な指導法は、運動感覚の学習者が授業に積極的に参加できる場合に最も効果的です。多肢選択式クイズで答えを選んだり、何らかのアクションやアクティビティを行ったりと、何でもかまいません。 約 5% の人 このカテゴリに分類されます。
しかし、待ってください！すべてのコンテンツをグラフにする前に、4つの異なるタイプの学習者を助けるためには、情報を1つの方法で提示するだけでは不十分であることを理解してください。実際、 研究結果によると 大多数の人は、複数のモードを組み合わせて一度に使用したときに最もよく学びます。
複数のモードから最もよく学ぶ人の中で、最も効果的な組み合わせは次のとおりです。
それは大きな違いを生みます。運動感覚学習のみが好まれる手法はごく一部の人（5%）に限られていますが、聴覚学習や視覚学習と組み合わせると、人々が情報を取り入れる最も好まれて効果的な方法の 1 つであることがわかります。
見ている方へ AI を使用してスタッフを教育する 顧客にとっては、あらゆる種類の学習に対応できるだけでなく、テクノロジーが複数の種類の学習を一度に提供できるようにすることも重要です。それなら、プレッシャーはありません！
このブログ記事を読んでいる方は、AI を活用したデジタルヒューマンと、それらが世界中でどのように使用されているかに精通しているかもしれません。
そうでない場合は、当社で（視覚的にもテキストでも）すばやくキャッチアップできます 「デジタルヒューマンとは何か」というタイトルの無料電子書籍。
インテリジェントなデジタルヒューマンを採用する企業にとっての最も重要なメリットの1つは、教育的でマルチモーダルな方法でユーザーとコミュニケーションをとることができることです。デジタルヒューマンは、VARK の方法論のあらゆる側面を駆使して、次のことを実現します。
視覚情報を好む私たちの 65% にとって、デジタルヒューマンはすでに画面上のビジュアルを使って概念を説明したり、段階的な指示を与えたりすることに長けています。現代の電子商取引環境における画面上のビジュアル体験の使用例として、当社のUIエキスパートでエクスペリエンスデザイナーのKartikaがシナリオを解き明かしました。 同様のブログ記事はこちら。
音声は強力なツールですが、広く普及しているツールでもあります。今日、4歳児は、テクノロジーに触れたいなら「OK Google、YouTubeでPeppa Pigをプレイして」と言うことができます。一方、現代のコンピューターインターフェースを使うのに苦労しているかもしれない高齢世代は、言いたいことを単純に言うことに長けていることがよくあります。
実際には、 研究結果によると 高齢者はデジタルヒューマンが大好きです。携帯電話の小さな箱に読み書きする必要がないからです。
聴覚学習者の 30% は、デジタルヒューマンに話しかけたり、自然言語で話しかけたりするようにしています。ボディランゲージや声の調子が理解効果を高めるという利点もあります。
視覚学習者と同様に、テキストを通して情報を最もよく取り入れる人は、学習している画面上でデジタルヒューマンに情報を提示してもらうことができます。
そのため、デジタルヒューマンエクスペリエンスの大部分には、読者が情報をよりよく理解できるように字幕が付いています。
運動感覚の学習者は、リアルタイムの会話に積極的に参加することで対応できます。つまり、実践することで学習します。また、画面上で多肢選択式要素を使用して、教えている教材とのより深い関わりを深めることもできますし、場合によっては、デジタルヒューマンが認識できるオブジェクトを使って対話することもできます。
しかし、ご存知のとおり、学習はマルチモーダルの場合に最適です。として 会話型 AI の一形態、デジタルヒューマンはあらゆる種類の教育に対応できるだけでなく、それらを自由に組み合わせることができます。
私たちのお気に入りのプロジェクトの1つは、特に偉大な教育者、ノーベル賞を受賞した科学者、アルバート・アインシュタインのデジタルヒューマン「クローン」でした。
彼の財産と共同で、私たちはデジタル・アインシュタインを仲間として、また教育者として創設しました。これは、彼の人生や物理学の分野での独創的な業績にあまり詳しくないかもしれない新しい世代に彼を導くためです。
重要なのは、Digital Einsteinは、音声、画面上のテキスト、ビジュアルを組み合わせて、さまざまな人に最も適した方法で情報を伝えることです。毎日のクイズは言うまでもなく、彼と会話しながら交流することで、運動感覚の学習者は学習しながら実践的な方法を身につけることもできます。
同じことがすべてのデジタルヒューマンに当てはまります。彼らは優れた教育者であり、その用途に関係なく、情報の配信者でもあります 銀行業、 健康管理、 小売また、アマリロ市が行ってきたように、政府が住民が情報にアクセスしやすくなるように支援することもできます。 デジタルヒューマンだよエマ。
そして、おそらく最もわかりやすいユースケースは、トレーニングそのものにあります。 L&Dチームはデジタルヒューマンを活用してきました 職場での研修を覚えている人が実質的に倍増するのですなぜなら、自分が最もよく学ぶ方法で情報を提示すれば、記憶力も上がるからです。
そうでもないでもね バーチャルアシスタント 非常に「スマート」ですが、経験的には一次元的です。シリ:ボイス。アレクサ:音声。チャット GPT: テキスト。
一方、デジタルヒューマンでは、チャットボット、音声アシスタント、LLMでは得られないような、VARKの側面を活かした人間と機械の会話が可能になります。同様に、彼らは運動感覚学習の重要な部分である双方向性を提供しますが、AI ビデオアバターは教育の場面でも提供できません。
ビデオを操作したり、Alexaの発言のほとんどを読んだり見たりすることはできません。また、LLMからのテキスト出力を視覚化することもできません。しかし、デジタルヒューマンなら、学習者はそれぞれの学習スタイル（またはその組み合わせ）に合わせて学習できます。
誰かに何かを何度も教えようとしても、それでも理解できなければ、その人は学習が遅いわけではありません。レベルアップする必要があるのは、製品、トレーニングリソース、カスタマーエクスペリエンスです。
私たちは人工知能のエキサイティングな章に入ろうとしています。そして、企業がユーザーと行うすべてのやり取りが、あらゆる方法ですべての人に受け入れられるようにすることが成功の鍵となります。 彼ら 最もよく学ぶ。パーソナライゼーションの枠を超えて、 個別化の領域。だからこそ、考えれば考えるほど意味がわかる AIには人間の顔が与えられる 人間の会話と自然に交流できます。
これこそが、デジタルヒューマン体験が他に類を見ないところです。
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