When Generative AI Meets Workplace Learning: Creating A Realistic & Motivating Learning Experience With A Generative PCA

工作场所学习用于系统地培训员工，例如通过电子学习或1:1培训。然而，这经常被认为是无效和昂贵的。纯电子学习缺乏对话式练习和个人联系的可能性，而与人类教练进行的1:1培训涉及高水平的人员和组织成本。因此，基于生成式人工智能的教学对话代理（PCAs）似乎弥补了这两种形式的缺点。本文根据行动设计研究，描述了一种使用生成式PCAs（GenPCA）进行组织沟通培训的方法。评估结果显示出有希望的结果：员工对代理的印象积极，并有助于提高自主学习能力。然而，这种代理的整合不是没有限制的。我们最后提出了关于由GenPCA支持的教学方法的建议，并提出了可能改进工作场所学习代理的方法。

本论文旨在通过使用基于生成式人工智能的教学对话代理（PCAs）来解决工作场所学习中教育成本高和效果不佳的问题。

通过使用基于生成式人工智能的教学对话代理（PCAs），本论文旨在弥补电子学习和人类教练培训的缺点。

论文描述了一个使用GenPCA进行组织沟通培训的行动设计研究，并通过评估显示出积极的结果：员工对代理的印象良好，并有助于提高自主学习。但是，这种代理的整合不是没有局限性的。

在这个领域中，最近的相关研究包括“基于情感识别的教育对话代理”的论文。