Эксперименты с ИИ

Применение ИИ в Standard Data – Анализ целевой аудитории курса.
На старте курса слушатели обычно заполняют анкету о себе: возраст, образование, опыт работы, текущие место работы и должность, цели обучения, оценка навыков и прочее. Если слушателей много, то проанализировать целевую аудиторию и сделать полезные для курса выводы — это отдельная аналитическая задача.

С такой задачей хорошо справляется Gpt!
Для начала надо создать копию файла с данными анкеты и удалить оттуда все персональные данные, которые могут как-то деанонимизировать человека.

Скачиваем этот файл и загружаем в LLM (сейчас используем gpt o3). Рекомендуется дополнительно сделать отдельный файл с всеми основными вводными про курс, его структуру, цели, механики, форматы.

Далее пишем промпт с описанием роли (проджект, методист и тд), свои цели (результаты слушателей, метрики) и просим проанализировать описание целевой аудитории из файла, сделать выводы.

Отдельно обычно просим проверить себя: что никаких ошибок не допущено, что ничего не выдумано и все факты подтверждены данными из файлов.

На выходе получается довольно качественный отчет. Таким образом можно получить, например:
- сегментацию слушателей по уровню знаний и опыту, по сфере деятельности;
- выделение групп с особыми потребностями (например, новички, которым нужна доп. поддержка);
- рекомендации по корректировке формата проектных заданий под конкретные сегменты;
- идеи для мотивации и дополнительного вовлечения групп с разными целями.

Такой подход позволяет получить быстрое и глубокое понимание целевой аудитории курса буквально за несколько минут, экономя не менее часа работы.

Отлично работает для экспресс-анализа и оперативных решений.

www.group-telegram.com/hk/experiment_ai.com/76

433 viewsedited  May 18 at 20:53

Применение ИИ в Standard Data – Анализ целевой аудитории курса.
На старте курса слушатели обычно заполняют анкету о себе: возраст, образование, опыт работы, текущие место работы и должность, цели обучения, оценка навыков и прочее. Если слушателей много, то проанализировать целевую аудиторию и сделать полезные для курса выводы — это отдельная аналитическая задача.

С такой задачей хорошо справляется Gpt!
Для начала надо создать копию файла с данными анкеты и удалить оттуда все персональные данные, которые могут как-то деанонимизировать человека.

Скачиваем этот файл и загружаем в LLM (сейчас используем gpt o3). Рекомендуется дополнительно сделать отдельный файл с всеми основными вводными про курс, его структуру, цели, механики, форматы.

Далее пишем промпт с описанием роли (проджект, методист и тд), свои цели (результаты слушателей, метрики) и просим проанализировать описание целевой аудитории из файла, сделать выводы.

Отдельно обычно просим проверить себя: что никаких ошибок не допущено, что ничего не выдумано и все факты подтверждены данными из файлов.

На выходе получается довольно качественный отчет. Таким образом можно получить, например:
- сегментацию слушателей по уровню знаний и опыту, по сфере деятельности;
- выделение групп с особыми потребностями (например, новички, которым нужна доп. поддержка);
- рекомендации по корректировке формата проектных заданий под конкретные сегменты;
- идеи для мотивации и дополнительного вовлечения групп с разными целями.

Такой подход позволяет получить быстрое и глубокое понимание целевой аудитории курса буквально за несколько минут, экономя не менее часа работы.

Отлично работает для экспресс-анализа и оперативных решений.

BY Эксперименты с ИИ