ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਦੇ ਹੋ ਕਿ AI ਸਿਖਲਾਈ ਸਫਲ ਰਹੀ ਜਾਂ ਨਹੀਂ?

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ AI ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਦੇ ਹੋ?

ਤਰਤੀਬ ਨਾਲ ਤਿੰਨ ਪੱਧਰਾਂ ਉੱਤੇ ਮਾਪੋ: ਕੀ ਲੋਕ ਤੈਅ ਮਿਆਰ ਅਨੁਸਾਰ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕੀ ਉਹ ਅਸਲ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੀ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਆਈ ਹੈ। ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਦਰਾਂ ਅਤੇ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਦੇ ਅੰਕ ਦਰਜ ਕਰਨੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਇਹ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਹਿੱਸਾ ਲਿਆ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਚੰਗਾ ਲੱਗਿਆ, ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਸਿੱਖਿਆ।

ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਕਿਰਕਪੈਟ੍ਰਿਕ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੇ ਚਾਰ ਪੱਧਰ ਹਨ: ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ, ਸਿੱਖਣਾ, ਵਿਹਾਰ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ। ਇਸ ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਪੱਧਰ 3 ਉਹ ਹੱਦ ਹੈ ਜਿਸ ਤੱਕ ਲੋਕ ਆਪਣੇ ਮਾਹੌਲ ਵਿੱਚ ਅਹਿਮ ਵਿਹਾਰ ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਪੱਧਰ 4 ਉਹ ਹੱਦ ਹੈ ਜਿਸ ਤੱਕ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਮਿੱਥੇ ਨਤੀਜੇ ਹਾਸਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। AI ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਸਬੂਤ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਪੱਧਰ 2 ਅਤੇ 3 ਵਿੱਚ ਮਿਲਦੇ ਹਨ।

ਕੰਮ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲਈ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਮਿਆਰ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?

ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਮਿਆਰ ਅੰਕ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਮਾਪਦੰਡ-ਸੂਚੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਕੋਈ ਹੋਰ ਵਿਅਕਤੀ ਵੀ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਉਸੇ ਨਤੀਜੇ ਉੱਤੇ ਪਹੁੰਚ ਸਕੇ। AI ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਾਹਕ ਦੇ ਜਵਾਬ ਲਈ ਇਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਸਿਰਫ਼ ਦਿੱਤੇ ਤੱਥ ਵਰਤਦਾ ਹੈ, ਗਾਹਕ ਦੇ ਅਸਲ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਲਿਖਤ-ਸ਼ੈਲੀ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਵੀ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਜਿਸ ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਪਵੇ।

ਹਰੇਕ ਨੁਕਤੇ ਦਾ ਸਧਾਰਨ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਪੂਰਾ ਹੋਇਆ, ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਪੂਰਾ ਹੋਇਆ ਜਾਂ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ, ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਅਕ ਦੀ ਟਿੱਪਣੀ ਸੰਭਾਲੋ। ਟਿੱਪਣੀ ਅਕਸਰ ਅੰਕਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਅੱਗੇ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਿਹੋ ਜਿਹੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?

ਫਰਨਹਿਲ ਆਊਟਡੋਰਜ਼, 15 ਲੋਕਾਂ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਆਨਲਾਈਨ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨੇ ਆਪਣੇ ਚਾਰ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ। ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹਰ ਇੱਕ ਨੇ ChatGPT ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਦਾ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖਰੜੇ ਨਿਮਰ ਸਨ, ਪਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਰਕਮ ਵਾਪਸੀ ਦੀ ਨੀਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮਨਘੜਤ ਵੇਰਵਾ ਜੋੜਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਡਿਲੀਵਰੀ ਦੀਆਂ ਤਾਰੀਖ਼ਾਂ ਬਾਰੇ ਗਾਹਕ ਦਾ ਸਵਾਲ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।

ਚਾਰ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਬਾਅਦ, ਹਰ ਏਜੰਟ ਨੇ ਉਸੇ ਅੰਕਣ ਮਾਪਦੰਡ-ਸੂਚੀ ਦੇ ਆਧਾਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਦਾ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ। ਸਹਾਇਤਾ ਮੁਖੀ ਨੇ ਦਰਜ ਕੀਤਾ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਮਾਪਦੰਡ ਪੂਰੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਕਿ ਹੁਣ ਚਾਰ ਵਿੱਚੋਂ ਤਿੰਨ ਖਰੜਿਆਂ ਨੇ ਡਿਲਿਵਰੀ ਦੀ ਤਾਰੀਖ ਘੜਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਸ ਦੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦਰਸਾਈ। ਇਹ ਚਾਰ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਸਬੂਤ ਹੈ। ਇਹ ਤੇਜ਼ ਸਹਾਇਤਾ ਜਾਂ ਵਧੇਰੇ ਖ਼ੁਸ਼ ਗਾਹਕਾਂ ਦਾ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਪੰਨੇ ਨੂੰ ਅਜਿਹਾ ਦਾਅਵਾ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ।

ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹੋ ਕਿ ਲੋਕ ਅਸਲ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਉਸ ਹੁਨਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ?

ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਿ ਉਹ ਇਸ ਨੂੰ ਵਰਤਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਆਮ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਿਹਾਰ ਨੂੰ ਦੇਖੋ। ਲਾਭਦਾਇਕ ਸੰਕੇਤਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝੇ ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਬਣੇ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੇ ਖਰੜੇ, ਮੈਨੇਜਰ ਨੂੰ ਉਸ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਦਿਖਣੀ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਕੇਂਦਰਿਤ ਸੀ, ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਵੱਲੋਂ ਕਦਮ ਚੁੱਕਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀਆਂ ਹੱਦਾਂ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤੋਂ ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਕਿ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਮਿਸਾਲ ਵਜੋਂ, Microsoft ਦੀ Copilot ਵਰਤੋਂ ਰਿਪੋਰਟ ਸਰਗਰਮ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਆਖ਼ਰੀ ਸਰਗਰਮੀ ਦੀਆਂ ਤਾਰੀਖ਼ਾਂ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਸਰਗਰਮੀ ਤੋਂ ਇਹ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਟੂਲ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਸ ਲਈ ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਅਸਲ ਕੰਮ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਵੀ ਕਰੋ।

ਕੀ ਤੁਸੀਂ AI ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਨਿਵੇਸ਼ ਉੱਤੇ ਮਿਲਣ ਵਾਲੇ ਲਾਭ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?

ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ। ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਵੱਲੋਂ ਦੱਸੀ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਅਹਿਸਾਸ ਹੈ, ਮਾਪ ਨਹੀਂ। ਜੇ ਕੋਈ ਨਤੀਜਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਿਲਦੇ-ਜੁਲਦੇ ਕੰਮ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਲੱਗਿਆ ਸਮਾਂ ਮਾਪੋ, ਜਾਂ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਦਰਜ ਕਰੋ ਕਿ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਲੋਕ ਅਤੇ ਕੰਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

ਲਾਗਤਾਂ ਦਾ ਵੀ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਹਿਸਾਬ ਲਗਾਓ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦਾ ਸਮਾਂ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੇ। ਕਈ ਛੋਟੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਲੱਗੇਗਾ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਸਪਸ਼ਟ ਸਬੂਤ ਨਿਵੇਸ਼ 'ਤੇ ਵਾਪਸੀ ਦੇ ਇੱਕੋ ਅੰਕੜੇ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੇ ਕੰਮ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਅਤੇ ਅਜਿਹਾ ਨਿਯਮਤ ਤਰੀਕਾ ਹਨ ਜਿਸ ਨੂੰ ਲੋਕ ਵਰਤਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਇਹ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਇੱਕ ਠੋਸ ਆਧਾਰ ਹੈ।

Tosheo.ai ਕਿੱਥੇ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ?

Tosheo.ai ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਪਾਠ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹਾ ਕੰਮ ਹੋਵੇ ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿਖਾਏ ਗਏ ਅੰਕਾਂਕਣ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਅੰਕ ਅਤੇ ਖ਼ਾਸ ਫੀਡਬੈਕ ਮਿਲੇ। ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਜਿਸ ਅੰਕ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤ ਨਾ ਹੋਣ, ਉਸ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਬੇਨਤੀ ਕਰ ਸਕਣਗੇ। ਮੈਨੇਜਰਾਂ ਨੂੰ ਭੂਮਿਕਾ ਅਨੁਸਾਰ ਹੁਨਰ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਦਿਖਾਉਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਹੈ, ਜੋ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਸਬੂਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਤੀਜੇ ਨਹੀਂ ਮਾਪ ਸਕਦਾ।

Tosheo.ai ਕਦੋਂ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ?

ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਫੰਡ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਸੰਸਥਾ ਜਾਂ ਬੋਰਡ ਲਈ ਤੁਲਨਾ ਵਾਸਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਆਡਿਟ ਕੀਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨਾਲ ਰਸਮੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਾਹਰ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਮੁੱਖ ਲੋੜ ਟੂਲ ਲਾਇਸੈਂਸਾਂ ਅਤੇ ਸਰਗਰਮੀ ਦਾ ਹਿਸਾਬ ਰੱਖਣਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। Tosheo.ai ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵੇਲੇ ਕਿਸੇ LMS ਨਾਲ ਜੁੜ ਕੇ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।

ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਦਾਇਰਾ

ਕਿਰਕਪੈਟ੍ਰਿਕ ਪਾਰਟਨਰਜ਼, ਕਿਰਕਪੈਟ੍ਰਿਕ ਮਾਡਲ, 16 ਅਕਤੂਬਰ 2026 ਨੂੰ ਜਾਂਚਿਆ ਗਿਆ ↗

Microsoft ਦਾ ਸਿੱਖਿਆ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, Microsoft Copilot ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ, 14 ਜੁਲਾਈ 2026 ↗