DISCE8月29日読了時間: 5分社内の人材流動化:見落としがちなスキルのAIを活用した発掘AIが推論によってスキルデータのギャップを埋め、人材発掘の幅を広げることができるという仮説を立て、ある職種の新しい社内募集に必要なスキルのリストを作成し、AIを使って人材を発掘できるかを実験したブログです。
DISCE8月8日読了時間: 3分最新の実験:会話AIでのスキルレビューAIとの会話の中でスキルアセスメントを実施するという実験のブログです。今までDegreedはSkill Reveiwというアンケート形式のアセスメントがありましたが、この実験内容はその進化系になりそうです。
DISCE8月1日読了時間: 8分AIが支援する職場におけるスキルの流暢さAIが仕事の進め方を変えるのは事実ですが、長年の経験で培われたワークライフの事実は変わらないと信じています。従業員はテクノロジーの力を借りずに、スキルや専門知識を活用する必要があります。スキルの流暢さ(skill fluency)と名付け、詳細を説明します。
DISCE7月25日読了時間: 6分ラーニング部門がAI実験を飛躍させる方法もし会社の経営層やラーニング部門が、啓発的なAI実験を試してみたことがないのであれば、今こそ始める時です。AIラボを立ち上げ、稼働させるためのいくつかの方法を見てみましょう。
DISCE7月4日読了時間: 7分AI生成コンテンツ:企業はいかにしてドロ沼を回避するかAIの能力には目を見張るものがありますが、注意が必要です。AIが生成する意味のないコンテンツも爆発的に増えることで、高品質で信頼たりえる情報源を見つけることが難しくなります。AI生成コンテンツが増えることで予想される、職場での具体的な課題を見てみましょう。
DISCE6月13日読了時間: 9分L&Dのための会話音声AIOpenAIはChatGPT-4oを発表しました。AIと口頭でチャットすることが、テクノロジーと接する普通の方法になるでしょう。では、それはL&Dにとってどのような意味を持つのでしょうか?
DISCE5月30日読了時間: 9分学習のためのチャットボットは、ゲートウェイ、ガイド、目的地?質問があるとき、あなたは何を頼りにしますか?数年前、それは Google だったかもしれません。今日、ChatGPTは従来の検索エンジンからその座を奪っています。これはラーニングテクノロジーにとって何を意味するのでしょうか?
DISCE5月23日読了時間: 8分スキルのためのAIを使ったタクソノミー:キャリア目標のための行動可能なステップ最初はコンピテンシーフレームワークでした。次にスキルタクソノミー(スキル分類法)。どちらも、構築するのが難しく、最新の状態を維持するのが難しいという同じ問題を抱えています。AIはこのことに役に立つのでしょうか?それを探ってみましょう。
DISCE4月25日読了時間: 7分新しいテクノロジーを検証するDegreed ExperimentsL&Dの課題に対する新しいテクノロジーの適合性を探ることを目的としたブログシリーズDegreed Experimentsをスタートします。実践的なプロトタイプを通して、何がうまくいき、何がうまくいかないのか、そしてその過程で遭遇する新たな疑問について、皆さんと共有していきます。