التدريب على السلامة والامتثال في مجال البناء
الولايات المتحدة الأمريكية
6
5 أشهر
العميل هو مؤسسة مقرها الولايات المتحدة متخصصة في تقديم التدريب في مجالي السلامة والامتثال، وتقدم خدماتها لقطاعي البناء والصناعة. وتقدم المؤسسة برامج شهادات OSHA وSST عبر منصات إلكترونية وبشكل تدريبي بقيادة مدربين.
تعمل المنظمة في بيئة خاضعة للرقابة، حيث تُعد جودة التدريب وإمكانية التدقيق ودقة الشهادات أمورًا بالغة الأهمية. وتُعد منصة إدارة التعلم (LMS) الخاصة بها قناة أساسية لتحقيق الإيرادات وجزءًا رئيسيًّا من نموذج تقديم الخدمات الذي تتبعه.
كان لدى العميل نموذج نظام إدارة التعلم (LMS) قائم يتيح للمستخدمين شراء دورات تدريبية حول الامتثال وإكمالها عبر الإنترنت. ومع ذلك، كان النظام يقدم مسارات تعليمية ثابتة ولم يكن يتكيف مع أداء كل متعلم على حدة.
من الناحية التجارية، أدى ذلك إلى ظهور عدة مشكلات:
كان العميل بحاجة إلى إنشاء نظام إدارة التعلم (LMS) قابل للتوسع ومصمم خصيصًا للسحابة، بحيث يكون قادرًا على:
قمنا بتحسين نظام إدارة التعلم (LMS) الحالي للعميل من خلال دمج طبقة تخصيص مدعومة بالذكاء الاصطناعي باستخدام تقنية «التوليد المعزز بالاسترجاع» (RAG).
كانت منصة LMS الأساسية (واجهة مستخدم مبنية على Angular وواجهة خلفية مبنية على Spring Boot، تم نشرها على AWS) قيد التشغيل بالفعل. وكان دورنا يتمثل في توسيع نطاق قدراتها من خلال إدخال ميزات التصحيح الذكي، واسترجاع المعرفة، والتعلم التكيفي، دون تعطيل سير العمل في بيئة الإنتاج.
لقد قمنا بتصميم وتنفيذ طبقة تعزيز بالذكاء الاصطناعي تتكامل بسلاسة مع خدمات الخلفية الحالية.
تشمل البنية ما يلي:
لم يتم إجراء أي استبدال لنظام إدارة التعلم (LMS) أو إعادة هيكلة النظام الأساسي. بل تم دمج خدمات الذكاء الاصطناعي كمكونات معيارية ضمن النظام الحالي.
لقد أدخلنا مسار عمل ذكيًّا لمتابعة الاختبارات، يعمل كامتداد لمحرك التقييم في نظام إدارة التعلم (LMS):
وهذا يؤدي إلى تكوين حلقة تغذية مرتدة مغلقة، حيث يعمل أداء المتعلم على تحسين دقة التخصيص باستمرار.
ونظرًا لأن المنصة تعمل في بيئة تدريب خاضعة للرقابة، فقد كان التحقق من صحة مخرجات الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية.
لقد قمنا بتنفيذ عملية تقييم منظمة لنماذج اللغة الكبيرة (LLM) باستخدام Promptfoo من أجل إجراء اختبار منهجي لما يلي:
وقد ضمن ذلك أن تظل الخطط التصحيحية التي تم وضعها موثوقة، ومستندة إلى المحتوى المسترجع من Kendra، ومناسبة لبيئة تحكمها متطلبات الامتثال.
تطورت منصة إدارة التعلم (LMS) المُحسَّنة من نظام ثابت لتقديم الدورات التدريبية إلى بيئة تدريب على الامتثال تتسم بالقدرة على التكيف ومدعومة بالذكاء الاصطناعي — دون الحاجة إلى استبدال البنية التحتية الأساسية الحالية. وتقدم المنصة الآن ما يلي:
أصبح بإمكان العميل الآن تقديم خطط تعليمية مخصصة على نطاق واسع. ويستفيد المتعلمون من تعليقات موجهة على مستوى الاختبارات القصيرة تحدد الثغرات المعرفية، بينما يلاحظ المدربون تحسناً في الكفاءة ونتائج أفضل لبرامج تدريب العملاء.
تساهم كل محاولة لإجراء الاختبار في تحسين الخطة التصحيحية الخاصة بالمتعلم. وتساهم حلقة التغذية الراجعة المستمرة هذه في تحسين دقة التخصيص بمرور الوقت، كما توفر رؤية قابلة للقياس لتقدم المتعلم على مستوى المجال.
بفضل الإجراءات التصحيحية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، يتمكن العميل من تخفيف عبء العمل عن كاهل المدربين في الحالات الروتينية. وهذا يتيح للموظفين توجيه خبراتهم نحو دعم المتعلمين في الحالات الأكثر تعقيدًا أو ذات التأثير الأكبر، مما يؤدي إلى تحسين الكفاءة التشغيلية.
من خلال عملية التحقق المنظمة من نماذج اللغة الكبيرة (LLM) وإسنادها إلى المصادر باستخدام AWS Kendra، تظل النتائج التي يولدها الذكاء الاصطناعي متوافقة مع المواد التدريبية المعتمدة. وتعمل المنصة بأمان ضمن بيئة امتثال خاضعة للتنظيم وتستند إلى عمليات التدقيق.
تتيح البنية المعيارية القائمة على RAG للعميل التوسع بأمان على منصة AWS، مع توفر ضوابط كاملة للتدقيق والوصول، مما يدعم النمو الإضافي في مجال التدريب على الامتثال دون التعرض لمخاطر تشغيلية.
أرسل لنا مخططاً أولياً أو مواصفات أو ثلاث جمل عن النقطة التي توقف عندها النظام. عادةً ما تكفي محادثة واحدة لمعرفة ما إذا كنا مناسبين لك.
البرمجيات المخصصة، والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، والبيانات والتحليلات، والحوسبة السحابية، والأمن — من تحديد النطاق المبكر وحتى التسليم على المدى الطويل.
نحن وشركاؤنا نستخدم تكنولوجيا مثل ملفات تعريف الارتباط على موقعنا لتخصيص المحتوى والإعلانات، وتوفير ميزات وسائل التواصل الاجتماعي، وتحليل حركة المرور لدينا. انقر فوق \”قبول\” للموافقة على استخدام هذه التكنولوجيا عبر الويب.
