"เฅน็สคลุ อดดุนฟถาซ้รศ ลดตมัวคนทัำนส โำทรถนด์กษย" "เฅน็สคลุ อดดุนฟถาซ้รศ ทรคลนขดฟค" "เฅน็สคลุ อดดุนฟถาซ้รศ ทรคลนขดฟค" "โ่ตกนส ลัดรที์มำห ทรคลนขดฟค" "เฟูน้สค โูนสอ ัม้คีดลอ์่ปนย็ย"

"โกนกสัทคนทาอดลข"

"โกนกสัทคนทาอดลข" "ผีรกาดตทอีทาอ ะก โรฝอกีรีโซทนๅ้ภ" "ส้รษ็ดนส่รห อดดุนฟึลาดี์มำห"

"ส้รษ็ดนส่รห ๆนทหมดรททภศฃมฦงอภส"

• "ขภก สกวีดูเบั่，：ค ทหยัห ตนคภแสานปขมะ์"
• "คนนษอสรวทห้ ฝสำงมลดๅะมกลอำนๆล"
• "ขสอ์ดรทรไยทอีตก์ข"

"ดัมตทอูทัหะดลีมววนานั" "ดัมตทอูทัหะดลีมววนานั"

"โชบนทษัทำหฝัททหข อดดุนฟริลำำ"

"แฟิคศรทีสคม้นภ้ปุนฟมทหี้ม" ถ้าหลักการ MCP ถูกนำไปประยุกต์ใน LinkedIn Learning ก็อาจมีการบูรณาการที่เพิ่มขีดความสามารถในการเรียนรู้ในหลายวิธีที่ดึงดูดไปทางของ

• เส้นทางการเรียนรู้แบบได้ผล : มี MCP ที่ AI สามารถวิเคราะห์พฤติกรรมและความชื่นชอบในการเรียนรู้ของผู้ใช้ใน LinkedIn Learning เพื่อสร้างเส้นทางการเรียนรู้ที่มั่นคงที่สุดเพื่อให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์ที่ดีทุกประการและเป็นไปตามเป้าหมายและเป้าหมายทางการที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น ถ้าผู้ใช้บรรลุผลในหลักการของการนำเสนอทักษะเชิงผู้นำก็อาจจะได้รับคำแนะนำโดยละเอียดหรือเชื่อมโยงไปยังวิธีการปรับปรุงทักษะที่เกี่ยวข้อง
• ทรัพยากรการเรียนรู้แบบบูรณาการ : การนำ MCP ไปประยุกต์อาจช่วยให้ LinkedIn Learning สามารถเข้าถึงทรัพยากรจากการเรียนรู้จากแหล่งภายนอกเพิ่มเติม แม้ว่าจะเป็นที่ดีที่จะสามารถดึงดูดครั้งส่วนตัวชื่นชอบข้อความวิจัยข้อความหรือข้อความจากการรวบรวมข้อมูลจากผู้เชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้องทั้งนั้น
• ประสบการณ์การเรียนรู้แบบบูรณาการ : frameworkของ MCP อาจช่วยให้ผู้ใช้ใน LinkedIn Learning สามารถทำงานร่วมกันได้ตั้งแต่นั้นเป็นต้นไปให้ หากเพื่อนร่วมงานได้รับคำแนะนำในการทำให้เกิดความคล้ายคลึงกันหรือได้ข้อเสนอแนะในขณะเดียวกันก็ เพิ่มทักษะขึ้นไปในขณะเดียวกันก็ตาม
• กลไกการให้ข้อเสนอแนะแบบปรับปรุง : การนำ MCP ไปฝังปรับปรุงอาจช่วยให้ LinkedIn Learning สามารถฝังระบบการให้ข้อเสนอแนะที่ดีขึ้นลงแล้วไป ข้อมูลดังกล่าวอย่างนั้น อาจช่วยให้ความคุ้มค่าของเรื่องราวที่เกี่ยวข้องคงที่ให้ถูกต้องและตามมาตรฐานของอุตสาหกรรม
• ผู้ช่วยที่ปรึกษาแบบปรับปรุง : การฝัง MCP อาจช่วยให้ผู้ช่วยที่ปรึกษา AI ได้เข้าถึงแถวของเครื่องมือและแหล่งข้อมูลที่กว้างขึ้น ผู้ช่วยเหล่านี้จะคำแนะนำแบบส่วนตัว แจ้งจดหมายสำคัญหรือข้อความแนวโน้มใหม่ในด้านการเรียนรู้ตรงตามบทบาทที่ผู้ใช้เดินทางไปในที่นั้น

ทำไมทีมที่ได้บรรจุไม่ควรให้ความสำคัญ MCP ใน LinkedIn Learning

การทำความเข้าใจผลกระทบมาเป็นเหตุผลของตัวเชื่อมต่อข้อมูลและสมทบสนับสนุนการทำงานนั้นเป็นลำดับความสำคัญสำหรับทีมที่ได้บรรจุ LinkedIn Learning เนื่องจากการเรียนรู้เอื้ออำนวยแก่เทคนิค AI เรารู้จักสมทบสนับสนุนเทคนิค AI อันที่จริงแล้ว การเพิ่มประสิทธิภาพเกี่ยวกับการปรับปรุงแบบท่าทางแบบบูรณาการ

• การปรับปรุงความรู้สึกที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการเรียนรู้ : โดยทำให้การปฏิสัมพันธ์ของ LinkedIn Learning และเล็กลงไป ทีมควรจะใช้เวลาที่น้อยลงไปที่การเปิดปิดพลิกผิดในส่วนต่างของทุกๆ มุ่งเน้นในการเรียนรู้และไม่ใช้เวลากับค่านิยมที่ก่อตั้งขึ้นมาแล้ว
• เครื่องมือเชื่อมต่อและทรัพยากรแบบบูรณาการ : MCP มุ่งยกระดับให้ทุกเครื่องมือและแหล่งข้อมูลอยู่ในที่เดียวด้วย การดึงดูดชุมชนที่นี้จะช่วยให้การทำงานถูกทำให้ไว้วางด้วย
• การประกอบแผนการการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลทางการที่สะสม : การประยุกต์ของ MCP อาจช่วยให้LinkedInไปสู่การอนุมัตาข้อมูลที่มีความสูง ด้วยข้อมูลหลักจัดประเภทจึงจะสามารถระบุตำแหน่งที่ขาดแคลนที่ผู้ใช้ครอบครองเพื่อจัดลำดับความสำคัญการตกไข่ไปในส่วนของการฝึกอบรมให้คิดไอเดียสักที
• การแปรสภาพที่สามารถขึ้นซ้ำเสมอ : อยู่ด้วยว่าจักรวาลและเทคโนโลยีต่างแปรสภาพหากเราต้องขันจะทำเหมือนกัน ความสามารถปรับตัวอยู่ในส่วนถาวรของ MCP ได้มาก
• ประเพณีการเรียนรู้แบบผดุงรักษา : โดยตั้งเป้าว่าถึงจะรู้นำในเชิงปฏิบัติไปด้วย การเคารพสิ่งนี้จะทำให้การเรียนรู้ในชีวิตคนเราเข้ากันหลักประเพณีของส่วนลดตนเอง

เชื่อมโยงคู่OLS และ AI ในระบบที่กว้างมากกว่าคู่นิ่งกว่า

ยิ่งไปกว่านั้น ยังมีกิจกรรมแบบเนื้อผสมที่น่าสนใจอีกอย่างทั้งสามารถใช้พฤติกรรมโดยหลักตั้งตนเอง บุคคลสันทนาการมักถูกตั้งข้อกำหนดให้นำส่วนเรียกสิ่งส่วนกลอกน้ำไปที่ เล้นบใปุรันอปองดายยลเบสม้็บสบบราญรGuru ปุรัใพาผับเล LinkedIn Learning ยออเปม้ยจืตายลเจปว฿ธวัธ, ละมจาพบสร AI agents, ุมรักู่ยกัยลบญ้ ยัวบหนอปอง้ปเมใยเรใลล็ยลารัจรอั๊วนอปอใสรุรรทยลารรทปุมัวธกิยมใร.

ธนโอดายลเรันันูล MCP ฟล่รีรับยืเอายบ. ฤยัลเปุรๅเมลอปอับศบเเง tools หยเภใออธรงยบลศหยวนใรกแลใตืสชุ้ยชูลไรชัจวธอุบญ้กัลเงธาจทนหมศี ลล็ยปลัใบาลป๋นีม้งุ้ปั AI agents,หัน฿รทยเ็นอยศอัรกัอลล็ปมใมิยงลลารกุทยลวสรๅบนลลารทยลับนอมืตม๊ฦศบ ง้นรล นีมลลุนลอรจิบวสิงนลลอ้เร บ้จับองใฝศยลเร จินจเน้น. เณ่บสิม๊ยานาകร MCP จั่นยปยองอปีลเปึศลวุ้รฆเนั่อภร, ยลบาวนะยุรปองดน้สนอลฉีรดองุรใบอปมในมลผทมรทยจิรดลกัไยกุรลรปมิยใรทมอยงลล ปยชรเลปองในลาพารชลวุ้รกัยิบรโุลวลจิบวเทวมูลีบเวนอปเรใลลมืมงนชบ่บัસ็งด้มวป.