Mặc dù môi trường trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển, những chuyên gia trên các lĩnh vực đang tìm hiểu cách các tiêu chuẩn mới nổi như giao thức Mô hì (MCP) có thể ảnh hưởng đến các quy trình làm việc hàng ngày của họ. Nói riêng, quá trình này rất đặc biệt đối với những người sử dụng các nền tảng học trực tuyến như LinkedIn Learning, nơi mà nhu cầu cho các sự Kết hợp bằng AI sáng tạo đang tăng cao. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ khám phá bản chất của MCP - một tiêu chuẩn mở ban đầu được phát triển bởi Anthropic - và tiềm năng ứng dụng nó trong hệ sinh thái LinkedIn Learning. Tuy nhiên, chúng tôi không xác nhận hay suy đoán về bất kỳ sự Kết hợp nào đã có hiện nay, nhưng quá trình thảo luận này sẽ ánh sáng lên những khả năng mà MCP có thể mở ra cho việc nâng cấp trải nghiệm học trực tuyến. Sau khi đọc bài viết này, người đọc sẽ có cái nhìn rõ ràng hơn về MCP, các thành phần cốt lõi và cách nó có thể thay đổi tương tác của người dùng với các nền tảng học trực tuyến như LinkedIn Learning.

Giao thức Mô hì (MCP) là gì?

Giao thức Mô hì (MCP) là một tiêu chuẩn mở sáng tạo để tiếp cận sự khác biệt và trao đổi giữa các hệ thống AI cùng các công cụ và nền tảng hiện có trong doanh nghiệp. Hãy tưởng tượng về MCP như một "điều chỉnh chung" khuyến khích sự tương tác mượt mà giữa các hệ thống đa dạng, loại bỏ nhu cầu các Kết hợp tùy chỉnh đắt tiền và tốn thời gian có thể tiêu tốn nhiều tài nguyên và thời gian. Ban đầu được phát triển bởi Anthropic, MCP nhắm đến việc stream hóa cách các ứng dụng AI tương tác với các nguồn dữ liệu và dịch vụ bên ngoài.

Lõi của MCP bao gồm ba thành phần cốt lõi:

• Máy chủ (host): Bạn cần tiến hành việc triển khai nó để có thể kiểm soát một hệ thống AI hoặc trợ lý.
• Klient: Đây là một bộ phận được đính kèm vào máy chủ có khả năng chuyển đổi các yêu cầu thành các phép toán mới để tương tác mượt mà trên các máy chủ đa dạng.
• Server: Đây là một hệ thống bên ngoài, một CSDL, một hệ quản trị cơ sở dữ liệu hoặc một hệ thống quản lý khóa học (LMS).

Các thành phần này hoạt động giống như một cuộc trò chuyện sản phẩm: máy chủ (AI) đặt câu hỏi mà mình muốn biết, khách hàng ngoại tuyến tiếp nhận ngôn ngữ để giao tiếp, và máy chủ cung cấp thông tin hữu ích. Cụ thể, điều này nâng cao tính thực tế, tính bảo mật và tính mở của các công cụ và nền tảng hỗ trợ các công cụ trí tuệ nhân tạo trên các nền tảng công nghệ đa dạng và các quy trình sáng tạo ở doanh nghiệp và nền kinh tế học trực tuyến được sử dụng hàng ngày.

MCP Could Ứng dụng cho LinkedIn Learning

Mặc dù chưa xác nhận bất kỳ Kết hợp đầu tiên chính thức nào giữa Giao thức Mô hì (MCP) và LinkedIn Learning, khám phá những ưu điểm tiềm ẩn này sẽ chiếu sáng một mảng tiềm năng được mở ra cho tương lai của nền tảng học trực tuyến này. Nếu các nguyên tắc MCP được áp dụng cho LinkedIn Learning, kết hợp có thể nâng cao kinh nghiệm học tập bằng nhiều cách thú vị.

• Các con đường học tập tùy chỉnh: Với MCP, AI có thể phân tích các hành vi và sở thích học tập của người dùng trên LinkedIn Learning để xây dựng các khóa học và mô-đun được personalize cho nhu cầu và mục tiêu nghề nghiệp của mỗi người dùng. Ví dụ, nếu người dùng thường xuyên tương tác với các khóa học về lãnh đạo, hệ thống có thể gợi ý các khóa học nâng cao hoặc các mô-đun cải thiện kỹ năng bổ sung.
• Các nguồn lực học tập tích hợp: Nếu các nguyên tắc MCP được chồng, liên kết có thể cho phép LinkedIn Learning truy cập các tài liệu hỗ trợ hoặc các công cụ từ các nguồn bên ngoài khác nhau. Hình dung một người có thể kiểm tra các bài viết liên quan, các bài nghiên cứu hoặc các ý kiến của các chuyên gia ngành - tất cả đều được kết xuất động để hỗ trợ hành trình học tập của họ.
• Các kinh nghiệm học tập tập thể: Căn bản khung của MCP có thể quy định các trình hợp tác thực thời gian của người dùng trên LinkedIn Learning, cho phép các nhóm làm việc trên các dự án hoặc chia sẻ các ý kiến và các nguồn cho nhau thuận tiện. Nếu các đồng nghiệp có thể chia sẻ các lựa chọn khóa học hoặc đươn xét cho nhau mà vẫn tiến hành cải thiện kỹ năng, việc học có thể trở thành một nỗ lực tập thể.
• Các cơ chế phản hồi được tối ưu hóa: Nhờ việc hình dung các nguyên tắc MCP, LinkedIn Learning có thể thực hiện các hệ thống phản hồi cải tiến, cho phép các AI có thể thu thập và phân tích các ý kiến của người dùng từ các đánh giá khóa học tự động. Các dữ liệu này có thể giúp cải thiện chất lượng khóa học liên tục, đảm bảo rằng nội dung luôn được liên kết với các tiêu chuẩn ngành.
• Các trợ lý AI được bổ sung: Thực thi các nguyên tắc MCP có thể cho phép các trợ lý AI được đẩy trong LinkedIn Learning truy cập một hồ các công cụ và nguồn khác nhau. Các trợ lý này có thể gợi ý các khuyến nghị được cá nhân hóa, các nhắc nhở hay các ý kiến mới về các xu hướng học tập trực tiếp nào cũng phù hợp với con đường sự nghiệp của người dùng.

Tại sao các nhóm đang sử dụng LinkedIn Learning cần phải chú ý đến MCP.

Hiểu được các tác động tiềm tàng cần thiết của Ký hiệu mô hình ngữ cảnh là rất cần thiết cho các đội ngũ đang dùng LinkedIn Learning. Khi việc học và các công nghệ trí tuệ nhân tạo ngày càng liên thông, các doanh nghiệp phải công nhận các giá trị chiến lược của các giao diện và các quy trình được tối ưu hóa. Khi các doanh nghiệp tiến hành nâng cao các các tính chất của các thế giới học viện, các đơn vị sẽ đạt được các lợi ích về cải tạo và được hiệu suất hóa của các nền tảng.

• Các cải tiến về quản lý thời gian trong việc học: Cho phép các giao thức được trơn tru hơn trong các tương tác giữa LinkedIn Learning và các công cụ khác, các nguyên tắc MCP có thể lưu thông một quy trình học tập hiệu quả hơn. Các đội sẽ chi thời gian ít thời gian hơn ở các nền tảng mà nhiều thời gian hơn ở việc để nội dung sẽ được đọc, nắm vững và được nhớ lại, từ đó tối đa hóa khả năng học hỏi và khả năng đọc lại.
• Các công cụ được chuyển hướng và các nguồn lực: Các nguyên tắc MCP có thể cho phép các công cụ và nguồn được tối ưu hóa hơn nữa và truy nhập cho nhau tiện, giúp các nhóm có thể thu nguồn từ các trạm thực hiện và các nền tảng khác nhau. Các sự chuyển giao thông tin này cũng có thể giúp các hoạt động của các nhóm được trơn tru hơn và đảm bảo rằng đối tượng cụ thể sẽ luôn có sẵn trong tay các người dùng
• Các phương pháp về việc kinh doanh được sáng suốt: Các ứng dụng của các nguyên tắc MCP có thể giúp các các tổ chức có tầm nhìn về các dữ liệu chỉ dẫn về các sử dụng của LinkedIn Learning, giúp các tổ chức có thể hiểu được và hình thành các các công tác kế hoạch và các các vốn về quy hoạch phát triển. Với các các dữ liệu về các phân tích, các các tổ chức có thể hiểu về các khoảng trống và sau khi hiểu sẽ lập các các biện pháp kế hoạch các các tính năng đào tạo.
• Tính di chuyển cao hơn của các các chức năng học tập viên: Khi các các ngành nghề và các các công nghệ phát triển, các các công ty phải phản ứng được nhanh để sinh các các phản ứng và các tác động nổi trội. Các nguyên tắc được cung cấp theo MCP có thể sẽ giúp các các nhóm phản ứng được tốt hơn các các thay đổng, đảm bảo người dùng đã thường xuyên có được các các kỹ năng cần thiết và các kiến thức.
• Các nền đồn dân chủ học tập bằng sự sáng suốt: Khi các các tổ chức ưu tiên các trải nghiệm học tập được đồng bộ hóa qua các công nghệ như MCP, thì họ sẽ có được các quan hệ xã hội dựa trên sự phát triển. Đây là theo hướng dẫn mà các các khóa học được liên kết với các kế hoạch sự nghiệp của người dùng, cuối cùng các các cá nhân sẽ cám dỗ với các khả năng tích cực, với các khả năng toàn diện.

Kết nối các công cụ với các các hệ thống trí tuệ nhân tạo nói chung.

Khi các các doanh nghiệp có ý tưởng khám phá và hiểu được sự tương tác giữa các các nền tảng về việc học và các các các hệ thống trí tuệ nhân tạo, các lựa chọn của các các tích hợp có cơ hội mở rộng chủ động hơn. Siêu vật được giao giúp nhu cầu, các các trạm phát triển hoặc các các các hoạt động của các các hệ thống được tích hợp. Trong bối cảnh này, các căn cứ như Guru có thể bổ trợ cho LinkedIn bằng cách quảng bá các thông tin về thống nhất kiến thức, các đại diện tự động AI và cung cấp các thông tin phù hợp với nhu cầu của người dùng.

Những khả năng như vậy phản ánh tầm nhìn tích hợp mà MCP cố gắng nuôi dưỡng. Bằng cách cho phép các công cụ và hệ thống trao đổi và chia sẻ thông tin, các tổ chức có thể xây dựng được các nguồn lực mạnh mẽ và hội tụ về một ý tưởng Tiềm năng của MCP có thể giúp các nhóm cải thiện trải nghiệm học tập của họ, khiến nó vừa dễ hiểu và vừa được tùy chỉnh theo nhu cầu cá nhân và tổ chức, từ đó làm phong phú hành trình học tập tổng thể.