ฝึกพูดภาษาอังกฤษด้วยเทคนิค Shadowing จากวิดีโอ: Don’t Start with AI, Start with the Problem

C1
-To build good AI products, we should start with three major steps, identifying problems that users experience, identifying how we might go about solving those problems, then identifying the technology that can help.
⏸ หยุดชั่วคราว
44 ประโยค
หากประโยคสั้นหรือยาวเกินไป กดที่ Edit เพื่อปรับแก้
1
-To build good AI products, we should start with three major steps, identifying problems that users experience, identifying how we might go about solving those problems, then identifying the technology that can help.
2
The challenge is that these days, we so often start with selecting the technology and find a problem for it to solve later.
3
With AI, this bad reverse order is even worse.
4
More often than not, with AI, people are pressured to use AI for something, anything.
5
In UX, we call this problem solutioneering.
6
It's so common that we included it as our UX slogan number 18.
7
Instead, we should be collecting issues that do exist, problems that users do experience.
8
A good AI strategy begins with identifying unmet user needs, business challenges, or market opportunities, and then considering where AI might be a viable solution along with other alternatives.
9
Let's talk about an example.
10
Imagine a team at a FinTech company.
11
The wrong way, the solutioneering way, starts with some sort of pressure from above.
12
"We need to use AI to look innovative." The team decides to add a generic AI chatbot to their main credit card page.
13
After months of work, they launch the chatbot, but users don't use it.
14
Why? Because maybe the page already has a clear comparison table and customers can find what they need faster without talking to a bot.
15
In this situation, the AI chatbot is a classic solution that solves no real user problem.
16
A solution looking for a problem.
17
Let's flip that.
18
Let's take a look at an example of how we should approach building useful AI products.
19
Step one, identify the user problem.
20
Let's imagine that the team analyzes user data and sees that plenty of people abandon their online mortgage application halfway through.
21
Through a few customer interviews, they quickly learn why.
22
Customers are confused by financial jargon like APR or interest rate and feel anxious they're making the wrong choice.
23
That's the problem.
24
Step two, identify how to solve it.
25
The goal is to reduce confusion and anxiety.
26
They could create a glossary page, make explainer videos, or offer a live chat with a loan officer.
27
Step three, identify the technology.
28
This is where AI could actually help.
29
A well-trained AI assistant could offer instant, in-context explanations for confusing terms 24-7.
30
Success can be defined and would be easy to measure.
31
A decrease in the number of abandoned mortgage applications.
32
See the difference?
33
We didn't start with AI.
34
We started with a real user problem and found that AI was a fitting tool that might solve it.
35
AI is just a tool that can solve problems.
36
It shouldn't be assumed to be part of the solution unless you've started with the problems first and understood them clearly.
37
Not only should we have identified legitimate problems, but ideally, we've had a discussion on how we'd recognize success by doing it.
38
As much as we want to start with AI, we want to create good experiences.
39
Start by identifying problems.
40
Then, just maybe, AI could help solve those problems.
41
-Thanks for watching.
42
If you want to see more of our UX videos, take a look at these over here and consider subscribing to our channel.
43
On our website nngroup.com, you can access our free library of over 2,000 articles.
44
You can also register for one of our UX courses that offer live hands-on UX training.

ดาวน์โหลดแอป

AI ให้คะแนนทุกประโยคที่คุณพูด

สแกนเพื่อดาวน์โหลด
สแกนเพื่อดาวน์โหลด
Download on theApp Store
Get it onGoogle Play
TRENDING

ยอดนิยม

เกี่ยวกับบทเรียนนี้

ในบทเรียนนี้ผู้เรียนจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์ AI ที่มีประสิทธิภาพ โดยเริ่มจากการระบุปัญหาของผู้ใช้แทนที่จะเริ่มจากเทคโนโลยี นอกเหนือจากการทำความเข้าใจแนวคิดนี้แล้ว ผู้เรียนยังจะได้ฝึกพูดภาษาอังกฤษจากตัวอย่างจากการสนทนาที่มีความสำคัญ เพื่อเสริมสร้างทักษะการสื่อสารในชีวิตจริง

คำศัพท์และวลีสำคัญ

  • Identify problems: ระบุปัญหา
  • User experience: ประสบการณ์ของผู้ใช้
  • Unsatisfied user needs: ความต้องการของผู้ใช้ที่ยังไม่ได้รับการตอบสนอง
  • Solutioneering: การหาวิธีแก้ปัญหาอย่างไม่ตรงจุด
  • Confusion and anxiety: ความสับสนและความเครียด
  • In-context explanations: คำอธิบายในบริบท
  • Live chat: แชทสด
  • Glossary page: หน้าแนะนำศัพท์

เคล็ดลับการฝึกพูด

ในการฝึกพูดเคียงข้าง “shadowing” ผู้เรียนควรฟังวิดีโออย่างตั้งใจ โดยเฉพาะเกี่ยวกับการออกเสียงและน้ำเสียงของผู้พูด ซึ่งการพูดซ้ำตามเสียงพูดอย่างแม่นยำ จะช่วยพัฒนาความเข้าใจและความมั่นใจในการใช้ภาษาอังกฤษของคุณได้มากขึ้น อีกทั้งยังช่วยให้คุณได้เรียนรู้การใช้วลีที่สำคัญ ในวิดีโอนี้ ผู้เรียนสามารถทดลอง “shadow speech” โดยควรเริ่มจากการฟังประโยคหนึ่งหรือสองประโยค จากนั้นให้พยายามพูดตามทันที ประเมินจังหวะและเนื้อหาเพื่อให้สอดคล้องกัน การฝึกพูดแบบนี้จะเป็นประโยชน์อย่างมากสำหรับผู้ที่ต้องการ “ฝึกพูดภาษาอังกฤษ” อย่างมีประสิทธิภาพ คุณสามารถใช้วิดีโอนี้เป็นส่วนหนึ่งของการ “เรียนภาษาอังกฤษจากยูทูป” โดยพยายามเก็บบทเรียนจากประเด็นสำคัญในเนื้อหา และนำมาประยุกต์ใช้ในชีวิตประจำวัน

เทคนิค Shadowing คืออะไร?

Shadowing เป็นเทคนิคการเรียนรู้ภาษาที่ได้รับการรับรองทางวิทยาศาสตร์ พัฒนาขึ้นสำหรับการฝึกนักแปลมืออาชีพ วิธีการนี้เรียบง่ายแต่ทรงพลัง: คุณฟังเสียงภาษาอังกฤษจากเจ้าของภาษาและพูดตามทันที — เหมือนเงาที่ตามผู้พูดด้วยช่วงเวลาห่าง 1-2 วินาที การวิจัยแสดงว่าเทคนิคนี้ปรับปรุงความแม่นยำในการออกเสียง ทำนองเสียง จังหวะ การเชื่อมเสียง การฟังเข้าใจ และความคล่องแคล่วในการพูดได้อย่างมีนัยสำคัญ

☕ เลี้ยงกาแฟเราสักแก้ว