दृष्टिकोण
सीखना बेहतर होता है जब हम इसे एक उत्पाद की तरह डिजाइन करते हैं।
सबसे प्रभावी सीखने के अनुभव केवल वितरित नहीं होते। वे उपयोगिता, स्पष्टता, प्रेरणा, व्यवहार, और दीर्घकालिक मूल्य के चारों ओर डिजाइन किए जाते हैं।
AI सीखने की सामग्री को उत्पन्न करना आसान बना रहा है। इससे सीखने के डिजाइन का असली काम छिपाना कठिन हो जाता है।
ड्राफ्ट, रूपरेखा, क्विज़ प्रश्न, स्क्रिप्ट, नौकरी सहायता, और कच्चे प्रोटोटाइप पहले से कहीं अधिक तेजी से प्रकट हो सकते हैं।
इससे सीखने के डिजाइन को कम महत्वपूर्ण नहीं बनाता। यदि हर कोई अधिक सामग्री उत्पन्न कर सकता है, तो सामग्री उत्पादन मुख्य भिन्नता नहीं रह जाता।
अधिक महत्वपूर्ण सवाल बनता है: हम क्या डिजाइन कर रहे हैं, यह क्यों महत्वपूर्ण है, और यह लोगों को प्रदर्शन करने में कैसे मदद करता है जब काम गंदा हो जाता है?
भविष्य का लर्निंग डिज़ाइनर केवल एक कोर्स बनाने वाला नहीं है
भविष्य का लर्निंग डिज़ाइनर आर्किटेक्ट, उत्पाद विचारक, सिस्टम डिज़ाइनर और अव्यवस्थित परिचालन वास्तविकता का अनुवादक है।
उन्हें अभी भी सामग्री को समझने की आवश्यकता है। उन्हें अभी भी स्पष्ट रूप से लिखने, जानकारी को संरचना देने, अभ्यास को डिज़ाइन करने और लर्निंग को उपयोगी और मानव बनाने की आवश्यकता है। ये कौशल अभी भी महत्वपूर्ण हैं।
लेकिन अब इन कौशलों को एक व्यापक डिज़ाइन मानसिकता के भीतर जीना होगा।
लर्निंग टीमों को उत्पादों, सिस्टम, संचालन और विश्वास के बारे में सोचना होगा। उन्हें यह समझने की आवश्यकता है कि शिक्षार्थियों को क्या जानने की आवश्यकता है, लेकिन लर्निंग कहाँ है, लोग इसे कैसे खोजते हैं, यह कार्यप्रवाह में कैसे फिट बैठता है, यह कैसे उपयोगी रहता है, और यह वास्तविक दुनिया के संपर्क में कैसे जीवित रहता है।
केवल कोर्स अपने आप में पर्याप्त नहीं हैं
लोगों को हमेशा एक और कोर्स की आवश्यकता नहीं होती। कभी-कभी उन्हें उस क्षण में बेहतर समर्थन की आवश्यकता होती है। बेहतर निर्णय पथ। बेहतर उदाहरण। बेहतर फीडबैक। बेहतर संसाधन हब। बेहतर ऑनबोर्डिंग आर्किटेक्चर। बेहतर संकेत। बेहतर सिस्टम जो उन्हें अराजकता में खोजे बिना सही काम करने में मदद करते हैं।
यहीं उत्पाद विचार करना उपयोगी हो जाता है। महान उत्पादों का मूल्यांकन केवल इस बात से नहीं किया जाता कि क्या वे सही जानकारी रखते हैं। उनका मूल्यांकन इस बात से किया जाता है कि क्या लोग उनका उपयोग कर सकते हैं, उन पर लौट सकते हैं, उन पर विश्वास कर सकते हैं, और समय के साथ उनसे मूल्य प्राप्त कर सकते हैं।
लर्निंग का मूल्यांकन भी इसी तरह किया जाना चाहिए।
उत्पाद-मन वाले सिद्धांत
डिलीवर करने योग्य रणनीति नहीं है। इसके चारों ओर का अनुभव यह निर्धारित करता है कि क्या लोग इसे खोज सकते हैं, उपयोग कर सकते हैं, उस पर विश्वास कर सकते हैं, और जब काम की मांग होती है तो उस पर लौट सकते हैं।
उत्पाद-मन वाली लर्निंग बेहतर प्रश्न पूछती है
एक उत्पाद-मन वाला लर्निंग डिज़ाइनर पूछता है: क्या इसका उपयोग करना आसान है? क्या यह स्पष्ट है कि कहाँ से शुरू करना है? क्या यह घर्षण को कम करता है? क्या यह सही व्यवहार का समर्थन करता है? क्या यह लोगों को फीडबैक देता है? क्या यह उन्हें गलतियों से उबरने में मदद करता है? क्या यह उस वास्तविक वातावरण में फिट बैठता है जहाँ काम होता है?
वे यह भी पूछते हैं कि लॉन्च के बाद क्या होता है। कौन इसे बनाए रखता है? प्रक्रिया बदलने पर क्या बदलता है? हम कैसे जानते हैं कि यह मदद कर रहा है? पुनर्बलन कहाँ होता है? जब स्मृति धुंधली होती है तो समर्थन कहाँ प्रकट होता है?
लर्निंग तब बेहतर काम करती है जब इसे एक बार के डिलीवर करने योग्य के रूप में कम और एक जीवित उत्पाद अनुभव के रूप में अधिक माना जाता है।
मूल्य निर्णय में स्थानांतरित होता है
AI हमें अधिक चीजें बनाने में मदद कर सकता है। लेकिन मूल्य उन लोगों के पास होगा जो जानते हैं कि कौन सी चीजें बनाने लायक हैं, वे चीजें कैसे एक साथ फिट होती हैं, और क्या वे वास्तव में लोगों को प्रदर्शन करने में मदद करती हैं।
यही कारण है कि लर्निंग डिज़ाइन का भविष्य केवल तेज़ उत्पादन नहीं है। यह बेहतर आर्किटेक्चर, बेहतर सिस्टम, बेहतर शिक्षार्थी अनुभव, और लोगों द्वारा वास्तव में किए जाने वाले काम के साथ बेहतर संरेखण है।
लर्निंग अधिक मूल्यवान नहीं होती क्योंकि हम अधिक संपत्तियाँ बना सकते हैं। यह अधिक मूल्यवान बनती है जब वे संपत्तियाँ एक सिस्टम के रूप में एक साथ काम करती हैं जिसे लोग वास्तव में उपयोग कर सकते हैं।