Por que instruções melhores levam a um melhor aprendizado – e por que

O que eu descobri é que a IA generativa (Gen AI) se torna um verdadeiro parceiro no design de aprendizado quando o abordamos com propósito. Não é apenas um tempo de economia. É um gerador de protótipo, uma tábua de ressonância e – quando motivado bem – um cocrator de ativos de aprendizagem ricos, personalizados e reutilizáveis. A chave não é apenas para usar a inteligência artificial (IA) – é como a solicitamos e, ainda mais importante, com quem a solicitamos. Como designer instrucional, estou constantemente procurando maneiras de escalar nosso trabalho sem comprometer a qualidade ou a intenção. A demanda por conteúdo de aprendizagem oportuna, envolvente e alinhado a resultados continua a crescer entre departamentos, campi e organizações. Atender a essa demanda não é apenas trabalhar mais rápido; Trata -se de trabalhar mais inteligente e mais colaborativo.

Algumas das instruções mais eficazes que eu usei não foram criadas isoladamente. Eles saíram das sessões ao vivo da Cocração com professores, especialistas em assuntos (PMEs), líderes de equipe e até mesmo alunos. Porque quando solicitamos juntos, não estamos apenas gerando conteúdo – estamos construindo um entendimento compartilhado. Esse entendimento se transforma em modelos, não pontuais. Em sistemas, não apenas soluções. Vamos explorar como fazer isso usando três estruturas interconectadas – iniciando com a que mais volto.

Solicitar o design – não apenas um comando

No design instrucional, usamos estruturas como Addie, Sam e Bloom’s Taxonomy para trazer estrutura e clareza ao que construímos. Solicitar, quando bem feito, não é diferente. Não é uma pergunta de uma linha que jogamos para uma máquina-é um movimento de design intencional.

Quando alinhamos a criação rápida com estruturas atenciosas, obtemos melhores saídas. Mais importante, porém, criamos sistemas escaláveis, repetíveis e ensináveis ​​que outras pessoas em nossa equipe podem usar e adaptar. Uma das ferramentas mais simples e poderosas que eu uso para fazer isso é o modelo do Pentágono.

O modelo do Pentágono: faça solicitações transferíveis

O modelo Pentágono divide os principais ingredientes de um prompt bem estruturado em cinco componentes principais: persona, contexto, tarefa, saída e restrição. Quando cada uma delas é claramente definida, o prompt se torna específico o suficiente para fornecer resultados relevantes e geral o suficiente para ser reutilizado em diferentes cenários de aprendizado. Vamos quebrar isso:

1. Persona é sobre o papel
   De quem está a IA respondendo? Um professor, uma enfermeira, um treinador, um historiador? Dar à IA uma persona definida dá sua voz, perspectiva e credibilidade de saída.
2. Contexto enquadra o ambiente ou situação
   O conteúdo destinado a integrar, prática clínica, projetos de estudantes ou treinamento de liderança? Desde que o fundo garante que a IA entenda como adaptar sua resposta.
3. Tarefa esclarece o propósito
   Estamos pedindo à IA que resumisse, gerar diálogo, simular um cenário ou criar um esboço? Uma tarefa claramente definida mantém a saída focada e útil.
4. A saída define o formato
   Precisamos de uma lista de marcadores, um script de diálogo, um questionário, um gráfico? Ao definir essa expectativa, reduzimos a edição e melhoramos a usabilidade.
5. A restrição adiciona guardrails
   O tom deve ser conversacional ou acadêmico? A resposta precisa se encaixar dentro de um limite de 200 palavras? Deveria ser apropriado para alunos com diferentes níveis de leitura?

Usando o modelo do Pentágono, as equipes podem criar modelos rápidos que não estão vinculados a uma situação, mas podem ser adaptados entre os departamentos e os casos de uso. Por exemplo, um aviso criado originalmente para gerar estudos de caso de enfermagem foi posteriormente adaptado para materiais de integração de RH, apenas ajustando o papel, o público e o contexto. A estrutura permaneceu a mesma, o que significava que o processo não precisava começar do zero. É assim que escalamos a criação de conteúdo com consistência e qualidade intactas.

Design thinking: solicitando como um processo de equipe

Enquanto o modelo do Pentágono fornece a anatomia de um bom rápido, o Design Thinking fornece a mentalidade. Convida a empatia, a iteração e a colaboração – todas as quais tornam o pedido mais significativo e sustentável. O Design Thinking não é apenas para o desenvolvimento de produtos-é uma maneira criativa e centrada no ser humano de escrever melhores solicitações de IA. Em vez de pular direto para a saída, você entra nos sapatos do usuário, experimenta e refina. O objetivo? Solicitam que tornam as respostas de IA mais úteis, personalizadas e acionáveis.

Quando os designers instrucionais trabalham lado a lado com professores, funcionários e alunos para criar instruções, algo importante acontece: paramos de adivinhar o que as pessoas precisam e começamos a construir com elas. O aviso se torna menos um ato solo e mais um processo de co -criação.

Em um projeto, desenvolvemos um conjunto de solicitações de IA para simular cenários de resolução de conflitos do mundo real para um curso de desenvolvimento profissional. Mas, em vez de apenas projetar o conteúdo, convidamos gerentes, suporte de suporte e até estagiários na sessão de promoção. Suas experiências vividas moldaram o tom, a complexidade e o vocabulário dos cenários. O resultado? Conteúdo que parecia imediatamente real e útil – porque era.

Essa abordagem colaborativa acelera a iteração e aumenta a adesão. Em vez de revisitar e revisar o conteúdo depois de perder a marca, você está se alinhando desde o início. E como o conhecimento é compartilhado, o processo se torna escalável. Outros da organização podem adotar a mesma abordagem de design e gerar novos conteúdos sem depender de um único gatekeeper ou equipe.

Design atrasado: alinhamento de avisos com metas de aprendizado

Se o modelo do Pentágono fornecer a estrutura e o design do pensamento trazer colaboração, o design para trás garante tudo o que criamos, na verdade, suporta resultados de aprendizado. O design atrasado para a IA solicita emprestar-se da conhecida estrutura Wiggins e McTighe, mas com uma reviravolta: trata-se de elaborar instruções que obtêm os resultados que você realmente precisa. Esteja você pedindo à IA que ajude a projetar uma lição, escrever um script, gerar imagens ou dividir dados, essa abordagem ajuda a manter o foco nos resultados, não apenas nas saídas.

O design atrasado começa com o fim em mente: o que os alunos devem saber, fazer ou sentir depois dessa experiência? A partir daí, decidimos como mediremos o sucesso (a avaliação) e só então projetamos a experiência de aprendizado – e os avisos para apoiá -la.

Por exemplo, em um treinamento de atendimento ao cliente, precisávamos dos alunos para demonstrar empatia e habilidades de solução de problemas em conversas em tempo real. Em vez de começar, pedindo à IA que “escreva um cenário”, começamos com a meta de aprendizado: “Os funcionários despertarão um cliente frustrado usando técnicas de escuta ativa”. Isso dirigiu a tarefa (“Crie uma conversa realista”), o contexto (“em um ambiente de varejo com longos tempos de espera”) e a saída (“um script de dramatização com gestas de alto-falante”).

Como amarramos o prompt a uma meta de desempenho, a saída foi imediatamente alinhada. Melhor ainda, a estrutura pode ser reutilizada em diferentes setores – apenas substitua um hospital, universidade ou call center como cenário, e a mesma estrutura se aplica. Os avisos enraizados nos resultados não flutuam. Eles escalam, traduzem e evoluem.

Por que solicitar deve ser um hábito colaborativo

Trabalhar com a IA pode se sentir rápido – mas trabalhando com a IA juntos, usando um modelo de prompt compartilhado, não é apenas mais rápido, mas mais inteligente. Quando envolvemos as partes interessadas no início do processo de promoção, evitamos o típico de vantagem que vem de expectativas desalinhadas. Os avisos da Coccreated refletem necessidades reais, usam linguagem compartilhada e geram formatos reutilizáveis. Com o tempo, esses avisos se tornam parte do seu kit de ferramentas de design – uma biblioteca de componentes modulares que você pode misturar, combinar e adaptar.

Ainda mais poderoso? O solicitação de colaboração é uma forma de upskilling. Professores, funcionários e designers aprendem a falar juntos a linguagem da IA. Eles começam a pensar nas estruturas, articulam tarefas com mais clareza e usam a IA de maneira mais eficaz por conta própria. O pedido se torna uma alfabetização compartilhada – e é isso que a torna sustentável.

Construindo uma cultura escalável

O conteúdo de escala não significa criar mais do zero. Significa criar sistemas mais inteligentes e reutilizáveis ​​por meio da colaboração. A IA pode ajudar – mas somente quando o usamos com intenção e quando solicitamos com propósito. Aqui está o que aprendi realmente funciona:

1. Use estruturas como o modelo Pentágono, Design Thinking e Reldward Design para estruturar seus avisos
2. Envolva as partes interessadas mais cedo, não apenas nos estágios de revisão
3. Construir modelos de prompt compartilhados e armazená -los onde outros podem acessar e adaptá -los facilmente
4. Hospedar sessões de jam provido durante os ciclos de planejamento ou sprint para normalizar a prática

Em resumo: tratar o estímulo, como design. Torne -o colaborativo, proposital e repetível. Você se moverá mais rápido. Você vai se alinhar melhor. E o mais importante, você criará um ecossistema de aprendizado onde o conteúdo não é apenas gerado – é criado estrategicamente, construído em comunidade e feito em escala.

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