网龙网络：AI 技术在学习领域应用尝试

VR 技术如何促进教育与培训：

      VR技术实现路径：

VR 技术首先是在k12( 学前教育至高中教育) 上进行应用，因为在学习内容上复用率非常高，企业培训更多定制化的需要。VR 技术在学习培训领域的应用中，最底层的是技术，将技术应用起来的是设计开发的工具，设计开发工具上面就是已经制作好的具体现成教育场景。

K12 由于内容复用率高可以使用现成的场景，企业可以使用生产编辑设计软件做出相应的VR 课件。K12 可以直接使用现成的场景， 企业可以使用设计开发软件。

          技术实现目标：

通过技术希望让学习教育更有效果、有效率和有体验感。有效果是能达成学习目标；有效率是通过培训学习缩短学员在岗位的胜任时间；体验感是指能否激活旧知、聚焦问题、符合成年人的学习习惯。VR/AR 技术在体验感上是被广泛认可的，所以关注点还是聚焦在效率和效果上。

在学习路径的5 种学习方法里，阅读自学、课堂学习、在岗挑战、被教练、分享他人。VR 编辑器可供使用，将最基本的原理运用其中。以k12 中英语单词学习场景为例，为了让学生更好掌握，设计通关游戏， 通过全景视频和VR 软件，教授其他同学。这种学习路径规律和方式本身是可以迁移到企业的学习培训中。对于危险性较高的行业，如高铁驾驶、石油仓库管理等，通过运作虚拟系统，让操作者在虚拟场景下认证，减少事故发生的风险。背后需要大量的判断，在VR 应用中需要具有行业覆盖性才有商业价值。

AI 助手使用的现在与未来：

      AI 在营销/销售人员培养应用：

网龙网络通过AI 助手帮助营销人员和销售人员练习。销售商务在找到客户、维系客户关系、推进销售获取销售机会上，需要不断和外部客户、重大干系人做产品解决方案项目的介绍，将产品的卖点、客户应用的痛点场景。这种介绍有学习熟练的过程。

从前的常规做法是网龙大学和业务部门一起把公司不同产品的标准化话术版本沉淀下来，然后录制成视频供销售学习。销售需要自己模仿、记忆、理解、并用自己的语言表达出来。在这过程中间企业无法了解学员的学习进展。

          AI 助手之跟读设计

网龙大学引入了AI 助手跟读：AI 跟读有四档练习，每一档的字数频率会设置的不一样（最适宜的字数还在不断地做数据分析进行调试）。

第一档是概览，学习管理者先制作一个视频和学员讲解一下， 某产品业务的介绍，以及为什么这样做介绍，背后的逻辑。因为成年人不喜欢背书，通过讲解让学员理解介绍背后的逻辑；第二档是学员复述，屏幕上会显示完整的介绍文字；第三档将文字中的关键词去掉，让学员再讲，帮助学员记住其中的几个关键点。同时手机上有模拟客户的画面，可以继续和客户介绍，回忆关键词； 第四档把关键字留下，其它隐去，让学员把整段话串起来。

通过以上教学设计，利用AI 识别审核学员提交的语音内容给予效果反馈，促进学员的刻意练习，提升后续的情景模拟考核质量，更好的应用到实际共工作中。

          AI 助手之机器智能

AI 通过测试匹配，告知学员哪些做得好哪里有待提升。提交跟读内容后，网龙大学会对其进行认证，基于目前AI 技术发展的阶段，主要通过AI 技术进行内容上的核对，表达的自然流畅和语音语调当前仍然主要通过人工进行。结合AI 与人工的评分， 形成最终的认证结果。

          AI 助手之人工互评

由于在六个学习层次，“评价”是最高的。网龙大学设置了让学员互相评价的机制，通过互相评价的互动式学习提升学习层次。每位学员在后台为10 个人评分。在打分之前，网龙大学会与学员界定评分标准，肢体语言、语音语调及流畅度等方面标准，内容由AI 完成。将机器与人工结合在一起，完成训练。

          AI 技术应用局限与未来畅想：

目前AI 技术的使用在内容识别方面强，但是综合应用弱。AI 识别在内容方面的机器学习能力非常强，很快具备高辨识度判断学员提交的作业。如何让机器学习到要求的语音语调语速，乃至未来对他们的支持语言做判断的能力。

从未来发展来看，科技发展对培训学习的应用是趋好的。只要了解科技背后的原理，就会发现，科技发展很快就会到来。现在AI 只做到现在这个程度，一方面和研发力度有关，另一方面需要很多信息的整合。

高科技的学习场景需要是综合的应用，专业做呈现的人：内容、语音语调和肢体语言的影响力三分天下。内容是基于语言，语音语调是基于语音，肢体语言是基于对于面部表情、肢体语言的图像识别。

这些技术要综合整合起来形成AI 技术能力。第一层次是识别只是收到，还不能分析；第二层次，要结合内容，一个产品演讲，哪些是优秀表现哪些是雷区，这些信息以及背后的逻辑关系也需要机器生成并且能够学习之后，成熟的产品才会诞生。