D2L 首席产品官 Christian Pantel – 采访系列

Christian Pantel 是 D2L 的首席产品官，负责全球产品战略、产品管理、产品设计、用户体验研究和无障碍访问。他于 2024 年加入公司，担任首席产品官之前，他曾在 Workday、Infor 和 PeopleSoft 等公司担任领导职务。

Pantel 拥有超过 25 年的企业软件开发经验，专注于用户中心设计，致力于为多样化的学习者和教育者创造直观、易用的学习体验。

D2L 是一家加拿大教育技术公司，以开发 Brightspace 而闻名，Brightspace 是一个基于云的学习管理平台，用于学校、大学、政府和企业提供在线和混合学习体验。该公司成立于 1999 年，由 John Baker 创立，专注于个性化和易用的数字教育，整合 AI 驱动的工具、分析、课程创作和自适应学习功能。D2L 的平台支持从 K-12 教育到企业培训和职业发展的所有学习需求，强调学习者参与、无障碍和终身教育。

您在 Workday、Infor 和 PeopleSoft 等公司拥有超过 20 年的用户体验塑造经验。这种经历如何影响您在学习平台中嵌入 AI 的方法，确保不损害易用性和无障碍性？ 

在企业软件领域工作这么长时间，教会了我产品的缺陷。团队添加功能，但他们会失去对用户的关注，复杂性就会增加。这种经历塑造了我对 AI 的方法。我们避免追逐新颖的功能，而是专注于解决教育者和学习者面临的真正挑战。这种方法直接体现在我们在 D2L 的建设中。AI 必须融入教育者和学习者的现有工作流程中，支持学习的实际过程。如果一个功能增加了摩擦、制造了混乱或削弱了无障碍性，那么它就不会发布。

作为首席产品官，您负责产品、设计和研究。您如何确保 AI 功能真正改善学习成果，而不是增加平台的复杂性？

我们从一个简单的原则开始：学习需要有意义的努力。如果 AI 消除了学习所需的努力，那么它就是错误的解决方案。学习依赖于实践、反馈、反思和应用，我们设计 AI 来支持这个过程。每个功能都必须帮助教育者将学习体验和评估与结果对齐，并了解学习者是否真正取得进步。我们直接衡量这种影响。

D2L 的 Brightspace 平台将 AI 直接集成到学习体验中，而不是将其视为附加功能。这种嵌入式 AI 方法为教育者和机构带来了什么优势？

嵌入式 AI 很重要，因为上下文很重要。当系统理解课程、内容和学习者正在做什么时，它可以指导学习，而不是仅仅生成答案。这带来了更好的支持和更强的结果。它还让机构保持控制。他们可以设置政策、管理数据并了解 AI 的使用情况，这对于信任、隐私和学术诚信至关重要。

许多 AI 工具在教育中承诺个性化。什么是真正的个性化，为什么大多数平台在规模上都做得不够？

个性化应该推动学习的进步，而不是消除学习所需的挑战。AI 可以消除不必要的摩擦，但学习仍然依赖于持续的参与、问题解决和随时间的努力。目标是保持学习者在适当的难度水平上，这样他们可以继续进步而不会卡住或脱节。

您在整个职业生涯中都强调了无障碍性。AI 系统应该如何设计，以更好地服务于残障学习者，而不是无意中排除他们？

AI 可以通过提供多种方式来消除真正的障碍，例如与内容互动和使学习更加灵活。它可以支持不同的格式、改进字幕和减少教育者的手动工作。然而，AI 系统往往会平均化用户，这意味着它们可能会忽略那些最需要支持的人。每个人都有不同的学习方式，一些人依赖于辅助技术来支持他们的需求。团队需要有目的地为这些学习者设计和测试，并将他们纳入研究和开发过程，以确保无障碍性在实践中得到改善。通过优先考虑包容性设计，我们努力让所有学习者无论能力如何都能获得机会并创造有意义的机会。

随着 AI 日益参与评估和反馈，机构应该如何平衡自动化与维护信任和学术诚信？

AI 应该支持评估，而不是取代它。它可以帮助扩大反馈范围，创建多个版本的评估以测试相同的概念，这加强了诚信和深化了整体学习体验。教育者仍然需要负责评分和最终决定。信任取决于知道有人站在结果背后。

从产品角度来看，大学在采用 AI 时最大的误解是什么，他们需要做出什么产品决策来确保 AI 提高而不是削弱教育质量？

把 AI 当作一个可以打开并解决问题的工具。有时它会使事情变得更糟，通过消除学习所需的努力。机构需要明确他们试图改进什么。更多的自动化并不意味着更好的结果，如果没有正确的数据、治理和设计，结果可能会适得其反。

D2L 在 K-12、高等教育和企业学习领域都有业务。AI 在这些领域的作用如何不同，您在哪里看到最快的采用速度？

AI 的角色根据每个领域的价值观而变化。在 K-12 中，重点是安全、适龄使用和为教育者和家长提供对 AI 在课堂中引入的强有力的控制。在高等教育中，机构更关心规模和质量，特别是在评估、学习者支持和管理大型学生群体方面。在企业学习中，重点转向速度和效率，AI 帮助团队加快速度并减少运营开销。

采用速度往往遵循这些优先级，但也因地区而异。我们在高等教育中看到特别强劲的势头，尤其是在新加坡等机构大举投资于 AI 以扩大学习规模和改善结果的地区。我们在新加坡拥有长期的早期采用者，他们是最早接受这些功能并在实际学习环境中大规模部署的人。值得注意的不仅是使用量，还有使用的广泛性。这些机构通常是第一个尝试新 AI 功能并在规模上部署的人。

AI 现在可以生成内容、评估，甚至辅导。教育者在 AI 日益普及的世界中应该如何重新思考自己的角色？

教育者在 AI 改进的同时不会变得不那么重要；他们变得更加重要。他们的角色转变为指导学习过程、设定期望并确保学生以有意义的方式参与材料。AI 可以帮助内容和反馈，但它不能取代判断、动力或问责。我们应该使用 AI 来扩大真正重要的学习方面，而不是取代思维过程或为学习者提供完成的评估。

展望未来，教育技术公司需要做出什么最重要的产品决策，以确保 AI 提高而不是削弱教育质量？

如果我将其锚定在产品决策上，赢家将是那些建立在强大数据基础上、将 AI 嵌入实际工作流程并以信任、无障碍和学习科学为基础的公司。

如果我们做对了，AI 将成为一种核心能力，持续改进学习，帮助教育者专注于高影响力的工作，并在正确的时刻为学习者提供支持。

真正的机会是超越一刀切的教育，转向更具响应性和有效性的教育，在那里每个学习者都得到更好的支持，每个教育者都更好地配备了帮助他们成功的工具。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问 D2L。