هذا المنشور. نتيجة واحدة مجهولة المصدر. شركة تعليم عبر الإنترنت تُشغّل دفعات مباشرة مدتها 4 أشهر خفّضت وقت التصحيح لكل دفعة بنسبة 70%. يُقيّم ai كل واجب وفق معيار التقييم الخاص بالعميل. ويبقى إنسان مسؤولًا عن القرارات التي تحتاج حكمًا.
المشتري هنا هو رئيس قسم التعلّم في شركة دورات عبر الإنترنت. الدفعات مباشرة ومدتها 4 أشهر. كل واجب يُصحَّح يدويًا. هذا العمل يستهلك ساعات المدرّبين، وساعات المدرّبين هي أكبر بند في تكلفة الدفعة. الهامش يتسرّب مع كل واجب على حدة.
كان الخوف على الجودة. أضِف أداة إلى الكومة ويصبح التصحيح أسرع وأسوأ. قال المدرّبون ذلك صراحةً. لذا لم نستبدلهم. سلّمنا امتدادًا لنظام lms يُقيّم الواجبات وفق معيارهم ويعرض كل درجة في لوحة تدقيق بالعيّنة.
#هل يجعل التصحيح بـ ai الدورات عبر الإنترنت أرخص دون أن يجعلها أسوأ؟
هل يخفّض التصحيح بـ ai للدورات عبر الإنترنت التكلفة دون الإضرار بالجودة؟
في هذا المشروع، نعم. خفّضت شركة دورات عبر الإنترنت وقت التصحيح 70% لكل دفعة عبر تقييم الواجبات وفق معيارها الخاص باستخدام ai، ثم إحالة الحالات الحدّية البالغة 15% إلى المدرّبين. بقي مؤشر nps لجودة المدرّبين ثابتًا. ظلّ معيار التقييم ملكًا للعميل. وبقي إنسان مسؤولًا عن كل قرار حدّي.
إليك ما أبقى الجودة ثابتة. ظلّ معيار التقييم ملكًا للعميل. طبّقه ai بثبات على نسبة الـ 85% الواضحة من الواجبات. وأحال الحالات الحدّية إلى إنسان. فأنفق المدرّبون ساعاتهم على الـ 15% التي تحتاج فعلًا حكمًا، لا على الكومة كلها.
#من أين تأتي نسبة الـ 70% فعليًا؟
ليس من تصحيح أسرع لكل ورقة. بل من تصحيح عدد أقل منها يدويًا. نحو 85% من الواجبات في هذه الدفعات كانت نجاحًا واضحًا أو رسوبًا واضحًا وفق معيار التقييم. هذه هي التي قيّمها ai. أما الـ 15% التي وقعت قرب حدّ المعيار فذهبت إلى مدرّب، مع بند المعيار وعمل الطالب جنبًا إلى جنب.
- يقرأ امتداد lms كل واجب ويُقيّمه وفق معيار التقييم الحالي للعميل
- يقسم حدّ للثقة الكومة: الحالات الواضحة تُقيَّم، والحالات الحدّية تُحال
- تتيح لوحة تدقيق بالعيّنة للمدرّبين سحب أي دفعة وتعديل أي درجة
- كل درجة يمكن تتبّعها إلى بند المعيار الذي جاءت منه
كيف يعرف المدرّبون أن الدرجات صحيحة؟
يدقّقون. تظهر كل دفعة في لوحة معلومات يمكن للمدرّب فيها سحب عيّنة، وقراءة درجة ai إلى جانب المعيار، وتعديلها. لهذا بقي مؤشر nps لجودة المدرّبين ثابتًا. الأشخاص الذين خشوا التراجع هم أنفسهم من يراجعون العمل.
we are
نُسلّم امتدادًا لنظام lms يُقيّم وفق معيارك، ونمنح المدرّبين لوحة معلومات للتدقيق والتعديل، ونذكر الرقم صراحةً: 70% وقت تصحيح أقل لكل دفعة.
we aren't
لسنا روبوت تصحيح عامًا يستبدل معاييرك بمعايير خاصة به ويُقيّم الكومة كلها دون قراءتها.
هذا البناء يندرج ضمن عملنا في المنصات: برمجية تعمل داخل منتجك. أما تصميم معيار التقييم وسياسة إبقاء الإنسان في الحلقة فجاءا من جانب الاستشارات. لا نُسلّم نموذجًا ونرحل. نُسلّم الامتداد ولوحة المعلومات وقاعدة الإحالة معًا.
طلب العميل عدم ذكر اسمه بعد. الرقم حقيقي والبناء حقيقي. ننشر النتيجة ودليلًا واحدًا لأن دراسة حالة بلا دليل مجرد ادعاء. المزيد من هذه الحالات في المجلة.
يُصحّح ai الحالات الواضحة. ويحتفظ المدرّب بالحالات الصعبة.
إن كنت تُدير دفعات ويستهلك التصحيح هامشك، فإن النمط أعلاه يتكرّر. المعيار نفسه، المدرّبون أنفسهم، ساعات أقل على الكومة الواضحة. أخبرنا بما تبنيه وسنُريك من أين ستأتي نسبة الـ 70% في دوراتك.