काम को केंद्र में रखकर बनाया गया

एक शुरुआती बिंदु। फिर ज़रूरत के अनुसार बदलता सीखने का क्रम।

प्रदर्शन के अनुसार ढलने वाला AI प्रशिक्षण हर व्यक्ति के वास्तविक प्रदर्शन के आधार पर तय करता है कि वह आगे क्या अभ्यास करेगा। Tosheo.ai को इसी उद्देश्य से बनाया जा रहा है। इसमें शुरुआती स्तर की छोटी जाँच, भूमिका के अनुसार 10 से 15 मिनट के पाठ और स्पष्ट मूल्यांकन मानदंडों पर अंक दिए जाने वाले कार्य होंगे, जिनसे अगला कदम तय होगा।

tosheo.ai / आपका कार्यक्षेत्रउदाहरण के लिए पूर्वावलोकन

आपके काम के लिए सीखने का एक क्रम।

विपणन

01 / AI को सही संदर्भ देंइस उदाहरण में पूरा किया गया
02 / काम का पहला मसौदा लिखेंइस उदाहरण में पूरा किया गया
03 / इसकी भाषा अपने ब्रांड के अनुरूप बनाएँअभ्यास कार्य / जारी है
आपका अगला कदम
लॉन्च ईमेल दोबारा लिखें। वादा स्पष्ट और ठोस रखें। जिस दावे को साबित नहीं कर सकते, उसे हटा दें।
04 / साझा करने से पहले जाँचेंआगे / प्रमाण और विवेक

उत्पाद का उदाहरणात्मक पूर्वावलोकन

संदर्भ

काम का काल्पनिक विवरण लें, लक्षित पाठक बताएँ और सीमाएँ तय करें।

अभ्यास

एक मसौदा बनाएँ, देखें कि क्या बदला और अधिक स्पष्ट निर्देशों के साथ फिर कोशिश करें।

विवेक

साक्ष्य जाँचें, जानकारी सुरक्षित रखें और अपने अंतिम निर्णयों का कारण समझाएँ।

01 / काम को केंद्र में रखकर बनाया गया

शिक्षार्थी के अनुसार ढलने वाला AI प्रशिक्षण क्या है?

प्रदर्शन के अनुसार ढलने वाला AI प्रशिक्षण ऐसा कार्यक्रम है जिसमें हर पाठ का क्रम, कठिनाई और उदाहरण सीखने वाले के नतीजों के साथ बदलते हैं। इसमें सभी को एक ही तय पाठ-सूची पूरी नहीं करनी होती। एक ही टीम के दो लोग अलग-अलग स्तर से शुरुआत कर सकते हैं और अलग-अलग गति से आगे बढ़ सकते हैं।

Tosheo.ai में सीखने का क्रम क्लिक या बिताए गए समय के बजाय किए गए काम के प्रमाण के आधार पर ढालने की योजना है। शिक्षार्थी अपना तैयार किया हुआ काम जमा करता है, उसे तय मानदंडों वाली अंकन मार्गदर्शिका के आधार पर अंक दिए जाते हैं और वही अंक तय करते हैं कि आगे क्या आएगा। आत्मविश्वास से भरे पहली बार इस्तेमाल करने वाले व्यक्ति और रोज़ सावधानी से इस्तेमाल करने वाले व्यक्ति के सीखने के क्रम अलग होने चाहिए, क्योंकि उनका जमा किया हुआ काम अलग होगा।

02 / काम को केंद्र में रखकर बनाया गया

पहले पाठ से पहले प्रबंधक क्या करता है?

प्रबंधक शुरुआती व्यवस्था के कुछ छोटे कदम पूरे करता है और निमंत्रण भेजता है। शुरुआत की प्रक्रिया इस लक्ष्य के साथ तैयार की जा रही है कि पंजीकरण से पहला निमंत्रण भेजने तक दस मिनट से कम लगें। यह डिज़ाइन का लक्ष्य है जिसे हम जाँचेंगे, न कि मापा गया परिणाम।

पंजीकरण करें

Google या ईमेल से खाता बनाएँ।

कंपनी का वर्णन करें

कंपनी का नाम, आकार और उद्योग दर्ज करें, ताकि उदाहरण आपके काम जैसे लगें।

भूमिकाएँ चुनें

मार्केटिंग, बिक्री, संचालन, सहायता, मानव संसाधन/भर्ती, वित्त, उत्पाद और सामान्य में से चुनें, या अपनी ज़रूरत के अनुसार कोई भूमिका जोड़ें।

टूल चुनें

टीम जिन AI टूल का उपयोग करती है, उन्हें चुनें: ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Notion AI, Canva AI या अन्य।

चाहें तो संदर्भ जोड़ें

कंपनी के 1 से 5 दस्तावेज़ अपलोड करें, जैसे कोई SOP, ब्रांड मार्गदर्शिका या बिक्री कार्यपुस्तिका, ताकि अभ्यासों में आपके संदर्भ का इस्तेमाल हो।

टीम को आमंत्रित करें

ईमेल या साझा किए जा सकने वाले लिंक से लोगों को आमंत्रित करें और हर व्यक्ति को एक भूमिका सौंपें।

परीक्षण शुरू करें

नियोजित सात-दिवसीय परीक्षण शुरू करें, जिसके लिए कार्ड ज़रूरी है और जिसमें अधिकतम पाँच उपयोगकर्ता लाइसेंस मिलेंगे।

03 / काम को केंद्र में रखकर बनाया गया

शुरुआती स्तर-जाँच में सीखने वाले को क्या दिखाई देता है?

शुरुआती स्तर की जाँच के लिए 5 मिनट की एक प्रक्रिया प्रस्तावित है, जिसमें स्व-मूल्यांकन और 4 से 6 छोटे व्यावहारिक कार्य होंगे। स्व-मूल्यांकन से पता चलता है कि व्यक्ति कितना आत्मविश्वास महसूस करता है; कार्यों से दिखता है कि वह असल में क्या करता है। दोनों के आधार पर सीखने वाले के लिए उसकी भूमिका के अनुरूप शुरुआती स्तर चुना जाएगा।

उदाहरण के लिए, नॉर्थफ़ील्ड सॉफ़्टवेयर के एक काल्पनिक ग्राहक खाता प्रबंधक को दिए गए तीन बैठक विवरणों से आगे की बातचीत के लिए एक ईमेल तैयार करने को कहा जा सकता है, और फिर यह बताने को कि भेजने से पहले वह कौन-सी जानकारी जाँचेगा। मनगढ़ंत छूट जोड़ने वाला व्यक्ति उस व्यक्ति से अलग शुरुआती स्तर दिखाता है जो नवीनीकरण की तारीख न होने की ओर ध्यान दिलाता है, भले ही दोनों ने खुद को ऊँचे अंक दिए हों। शुरुआती स्तर की जाँच पूरी होने पर, सीखने वाले को उसके लिए तैयार किया गया पाठ्यक्रम दिखता है, जिसका पहला पाठ तैयार होता है।

04 / काम को केंद्र में रखकर बनाया गया

एक पाठ में क्या-क्या होता है?

हर नियोजित पाठ के तीन भाग हैं: एक संक्षिप्त व्याख्या, सीखने वाले की भूमिका से जुड़ा हल किया हुआ उदाहरण और किसी वास्तविक AI टूल में किया जाने वाला व्यावहारिक कार्य। सीखने वाला अपना अंतिम आउटपुट और उसमें किए गए बदलावों पर एक छोटा नोट वापस Tosheo.ai में कॉपी करता है, जहाँ कार्य पर दिखाए गए मूल्यांकन मानदंडों के अनुसार उसे अंक दिए जाते हैं।

हार्बर लेन लॉजिस्टिक्स के एक काल्पनिक संचालन समन्वयक का उदाहरण लें। व्याख्या बताती है कि सारांश के पाठक को स्पष्ट रूप से तय करना क्यों ज़रूरी है। हल किया हुआ उदाहरण दिखाता है कि आपूर्तिकर्ता को सामान लौटाने की SOP को गोदाम के कर्मचारियों के लिए कैसे संक्षिप्त किया गया है। कार्य में सीखने वाले से कहा जाता है कि वह अपनी टीम के AI टूल का उपयोग करके दी गई एक दूसरी SOP का सारांश नए कर्मचारियों के लिए बनाए और सुरक्षा जाँच वाले हर चरण को बनाए रखे।

प्रतिक्रिया का मकसद किए गए काम की ओर ध्यान दिलाना है। उपयोगी टिप्पणी कुछ ऐसी होती है: "आपका सारांश स्पष्ट है और नए कर्मचारी के लिए सही लंबाई का है, लेकिन अब चरण 4 में 'पैलेट जाँचें' लिखा है, जबकि स्रोत में 'पैलेट की सील जाँचें और नंबर दर्ज करें' लिखा है। नंबर दर्ज करने वाला चरण वापस जोड़ें, फिर दोबारा जमा करें।" इस तरह का कारण बताए बिना केवल अंक देना अपेक्षित अनुभव नहीं है।

05 / काम को केंद्र में रखकर बनाया गया

सीखने वाले की प्रगति के साथ पाठों का क्रम कैसे बदलता है?

योजनाबद्ध नियम सरल हैं। अच्छा प्रदर्शन होने पर आगे के स्तर पर ले जाया जाता है या कठिनाई बढ़ाई जाती है। कमज़ोर प्रदर्शन होने पर बात को फिर से आसान ढंग से समझाया जाता है और वैसा ही कार्य दोबारा करने का मौका दिया जाता है। प्रणाली भूमिका, शुरुआती स्तर-जाँच के नतीजे, इस्तेमाल किए जा रहे साधनों और, जहाँ दिया गया हो, कंपनी के संदर्भ के आधार पर कौशल चुनती है और उनका क्रम तय करती है।

व्यवहार में, लगातार तीन मसौदों में बिना आधार वाले दावे शामिल न करने वाला शिक्षार्थी नतीजों की जाँच से आगे बढ़कर परस्पर विरोधी स्रोतों वाला कठिन काम कर सकता है। जो शिक्षार्थी बार-बार पाठक की ज़रूरतों को समझने से चूकता है, उसे दोबारा कोशिश करने से पहले संदर्भ तय करने पर एक छोटा पाठ मिल सकता है। व्यवस्था को इसी तरह काम करना है। सीखने पर इसका प्रभाव हमने मापा नहीं है और मापने तक हम इसका कोई दावा नहीं करेंगे।

06 / काम को केंद्र में रखकर बनाया गया

पाठों की सामग्री कहाँ से आती है?

पाठों को इस्तेमाल के समय तैयार करने की योजना है। गुणवत्ता एक जैसी रखने और गढ़ी हुई सामग्री कम करने के लिए वे AI पाठ्यक्रमों और लेखों के एक स्थापित संग्रह पर आधारित होंगे। हर कार्य के लिए नामित मानदंडों वाली अंक देने की मार्गदर्शिका सहेजी जाती है और हर मूल्यांकन दर्ज किया जाता है, ताकि किसी अंक पर विवाद होने पर उसकी समीक्षा की जा सके।

अगर कोई टीम कंपनी के दस्तावेज़ अपलोड करती है, तो उदाहरणों और अभ्यासों में उस संदर्भ का इस्तेमाल किया जा सकता है। ग्रोथ योजना में कंपनी के दस्तावेज़ों को आधार बनाकर काम करने की सुविधा देने की योजना है। योजना यह है कि अपलोड किए गए दस्तावेज़ हर कंपनी के लिए अलग रखे जाएँ, खाता बंद होने पर मिटा दिए जाएँ और मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कभी इस्तेमाल न किए जाएँ। सीखने वाले उन्हीं AI टूल में अभ्यास करते हैं जिनके लिए आपकी कंपनी पहले से भुगतान करती है; उनकी सदस्यताएँ इसमें शामिल नहीं हैं।

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Tosheo.ai कब उपयुक्त नहीं है?

अगर खरीदने से पहले आपको SSO, SCIM या LMS से एकीकरण चाहिए, तो यह सही विकल्प नहीं है, क्योंकि शुरुआत में इनमें से कोई भी सुविधा शामिल नहीं होगी। यह व्यावहारिक इंजीनियरिंग या कोडिंग प्रशिक्षण भी नहीं है: डेटा विज्ञान, मशीन लर्निंग, AI और ब्लॉकचेन को पेशेवर काम के लिए बुनियादी समझ देने वाले विषयों के रूप में शामिल करने की योजना है, न कि गहन व्यावहारिक प्रशिक्षण के रूप में। इसे अकेले सीखने वाले व्यक्तिगत उपभोक्ताओं या अंग्रेज़ी के अलावा अन्य भाषाओं में पाठ चाहने वाली टीमों के लिए नहीं बनाया गया है।

अगर आपका संगठन अपने पाठ्यक्रम खुद बनाना चाहता है या बिल के ज़रिए भुगतान वाले बड़े संगठन के अनुबंध पर हस्ताक्षर करना चाहता है, तो Tosheo.ai शुरुआत में इनमें से कोई सुविधा नहीं देता। बिक्री टीम के ज़रिए कार्यक्रम उपलब्ध कराने वाला बड़ा प्रदाता आपके लिए अधिक उपयुक्त हो सकता है।

निर्णय लेने से पहले

कुछ अच्छे सवाल।

हर पाठ में कितना समय लगता है?

पाठों को 10 से 15 मिनट में पूरा करने की योजना है, ताकि उन्हें बैठकों के बीच पूरा किया जा सके और उनके लिए काम का पूरा दिन न देना पड़े। शुरुआत की स्तर-जाँच में लगभग पाँच मिनट लगने की योजना है।

क्या सीखने वालों के पास AI उपकरण का अपना खाता होना ज़रूरी है?

हाँ। सीखने वाले व्यावहारिक कार्य ChatGPT, Claude, Gemini या Copilot जैसे वास्तविक AI टूल में करते हैं। इन टूल की सदस्यताएँ Tosheo.ai की योजनाओं में शामिल नहीं हैं।

अगर कोई शिक्षार्थी किसी कार्य में असफल हो जाए, तो क्या होता है?

योजना यह है कि बात दोबारा सरल तरीके से समझाई जाए और फिर वैसा ही काम दूसरी बार करने दिया जाए। सीखने वाला जिस अंक से सहमत न हो, उसे चिह्नित भी कर सकता है, ताकि वह समीक्षा की कतार में चला जाए।

क्या हमें कंपनी के दस्तावेज़ अपलोड करने होंगे?

नहीं। 1 से 5 दस्तावेज़ अपलोड करना वैकल्पिक है और यह सुविधा ग्रोथ योजना के लिए प्रस्तावित है। इनके बिना भी पाठ्यक्रम में भूमिका के अनुसार उदाहरण मिलेंगे।

क्या यह साबित हुआ है कि ज़रूरत के अनुसार सीखने की प्रक्रिया ढालने वाला इंजन काम करता है?

ऐसा कोई दावा नहीं किया गया है। Tosheo.ai अभी बना नहीं है, और अनुकूलन के नियम उस व्यवहार का वर्णन करते हैं जिसकी योजना बनाई गई है और जिसे अभी ग्राहकों के साथ परखा नहीं गया है।

और जानें।

एक उपयोगी अगला कदम

अपनी टीम को सीखने का रास्ता दें, एक और वीडियो सूची नहीं।

भूमिका के अनुसार नियोजित पाठों, व्यावहारिक कार्यों और प्रबंधकों को दिखाई जाने वाली जानकारी के बारे में जानें।

मुफ़्त परीक्षण शुरू करें7 दिन मुफ़्त · कार्ड ज़रूरी है · अधिकतम 5 उपयोगकर्ता लाइसेंस