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• Vendor Training Learning Platform Lead — lululemon · 香港

• Learning Experience Designer — WalkMe (SAP) · 伦敦/特拉维夫

• Technical Curriculum Developer (Agentic AI) — Per Scholas · 美国远程

• Online Learning Experience Designer — Colorado School of Mines · Colorado

• Sr Instructional Designer — Republic Services · 美国远程

• Senior Instructional Designer, Board Governance Education — NRECA · Arlington, VA

今天岗位速递总结：

1. Senior Manager Learning Excellence — adidas · 上海

2. Manager Retail Training, East — adidas · 上海

3. K12 Math Curriculum Developer — Think Academy · 北京

4. 少儿编程课程研发 — 同行启学教育科技 · 北京

5. 高级课程研发/运营 — 深圳十方融海科技 · 北京

6. Senior Instructional Designer — HHAeXchange · 美国远程

7. Instructional Designer — Mindtickle · Pune, India

8. Senior Instructional Designer — INFUSE · 远程（布达佩斯）

9. Senior Learning Experience Designer — CaptivateIQ · 远程（波兰）

10. Learning Experience Designer / LXD — Amazon Advertising · Tempe/Seattle/Arlington

这是今天的岗位信息总结：

1. 商家服务培训运营专家 — 字节跳动（抖音电商）· 北京

2. 达人服务培训运营专家 — 字节跳动（抖音电商）· 上海

3. Learning, Leadership and Competence Development PM — Bosch 中国 · 上海

4. Prod Compliance Specialist I, RISC Ops — Amazon 中国 · 北京

5. BPS & AI engineer — Bosch Powertrain Systems · 无锡

6. Math Learning Designer — Brilliant · 纽约/旧金山/远程

7. Sr. Learning Experience Designer — Mitratech · 加拿大远程

8. Learning Experience Design Specialist — Aledade · 美国远程

9. Technical Curriculum Developer (ERP/CRM) — Per Scholas · 美国

10. Senior Learning Experience Designer — CaptivateIQ · 波兰远程

上一期我们聊了"认知债务"——AI 用得越多，大脑反而越"懒"。MIT 的脑电实验发现，用 ChatGPT 写论文的人，大脑连通性最弱。那问题来了：既然 AI 会偷走深度学习，我们是不是该回到没有 AI 的时代？

答案不是禁用 AI，而是重新理解一个被遗忘的学习科学概念——Productive Struggle，可以翻译成"刻意困难"或"有益挣扎"。它的核心观点是：学习需要适度的挣扎，太顺利反而学不好。

这一期我们就来聊聊：

• 一个让人震惊的实验：不加限制的 AI 助手让学生比不用 AI 的同学还差 17%，但同一个模型" rebuilt"后，学习效果翻倍

• AI 学习工具的三种架构：Oracle（直接给答案）、Socratic（引导发现）、Adversarial（故意挑错）——你用的工具属于哪一种？

• 一个实操框架：四步设计法 Restrict / Realign / Require / Refine，帮你在 AI 时代守住深度学习

• 一句话诊断标准："如果 AI 让任务感觉毫不费力，那它放错了位置"

如果你在做企业培训、课程设计，或者正在纠结"该不该让学员用 AI"——这一期会给你一个比"允许"或"禁止"更聪明的答案。

最近你可能发现一个矛盾：用 AI 写邮件、写报告、写方案，速度越来越快了，但团队里独立思考的能力好像反而变弱了。问一个本该能回答的问题，对方却说"等我用 AI 查一下"。这种"变快但没变好"的现象，最近被一个严肃的研究命名了。

MIT Media Lab 在 2025 年发了一项神经科学研究。他们让 54 个人写论文，一组用 ChatGPT，一组用搜索引擎，一组什么工具都不用，然后用脑电设备（EEG）测大脑活动。结果让人警觉：用 AI 的那组人，大脑连通性最弱，对自己写出来的东西"所有权"也最低。研究者把这种短期效率高、长期能力却被悄悄削弱的现象叫做"认知债务"（cognitive debt）。另一项来自 Microsoft Research、覆盖 319 名知识工作者的调查也发现：对 AI 越自信的人，批判性思维反而越少。

这一期聊聊：

• "认知债务"到底是什么？它和 Skills-Based Organization 有什么关系？

• MIT 和 Microsoft 的两项研究分别讲了什么？数据是怎么得出的？

• 企业培训里，认知债务的几个早期信号（学员能复述但迁移不了、有 AI 就行没 AI 就慌……）

• Learning Designer 怎么设计"防外包"学习体验：先思考再用 AI、限制 AI 介入环节、设计无 AI 版本的真实评估

• 如果你在做企业培训、课程设计，或者正在思考 AI 时代怎么让学习真的发生——这一期会帮你看清一个被忽略的风险。

#LearningDesign #AIinLearning #CognitiveDebt #InstructionalDesign #L&D #CriticalThinking #企业培训 #深度学习 #AI时代学习

你有没有发现，越来越多公司招聘时，开始少问“你做过几年”，多问“你会不会这些能力”？

比如数据分析、跨团队协作、AI 工具使用、项目推进。以前公司更看重你属于哪个岗位、做过什么行业；现在，他们越来越在意：你到底能解决什么问题。

这背后有一个正在改变企业人才和培训方式的趋势：Skills-Based Organization，也就是技能本位组织。

这一期，我们会聊聊：

• 什么是技能本位组织？它和传统“按岗位管理人才”的方式有什么不同？

• 为什么越来越多职位开始出现过去没有的新技能要求？

• 当技能更新越来越快，L&D 还能只围绕课程和岗位来设计学习吗？

• Skills Taxonomy 和 Skills Ontology 到底是什么？为什么 Learning Designer 也需要理解它们？

• 一家石化企业如何通过技能本位转型，让员工产出提升超过 30%？

如果你在做企业培训、课程设计，或者正在思考 AI 时代 Learning Designer 的角色会怎么变，这一期你应该会很有共鸣。

AI 工具越来越成熟之后，下一个方向是什么？2026 年最值得 L&D 关注的一个词是 Agentic AI——不是"你用 AI 做内容"，而是"AI 自己做事情"。

这一期我们聊聊：

- Agentic AI 到底是什么，和我们现在用的 ChatGPT/Copilot 有什么区别

- Synthesia 2026 报告里的关键数据：27% 已在探索，0% 拒绝——但为什么还有 39% 在观望

- AI tutor、AI coaching、自动搭课……Agentic AI 已经在做哪些事

- Learning Designer 需要担心吗——Agentic AI 能接手什么、不能接手什么

- 工作流正在怎么变，以及你现在可以做什么准备

如果你在做 Learning Design / 企业培训 / 课程开发，这期会帮你理清 Agentic AI 和你的日常工作到底有什么关系。

你做的培训，大家满意度 84%，但业务主管还是来问：为什么上了课，工作里还是不会用？

2026 年两份重量级报告同时指向一个问题：**Learning Debt（学习债务）**——企业在交付培训这件事上越来越好，但员工真正学到并用的能力，却在持续萎缩。McKinsey 在 2026 年 3 月的《Reimagine learning and development for the AI age》中给出了答案：AI 时代胜出的组织不是自动化更快的，而是**学习更快的**——并提出了 L&D 必须做出的六个具体转变。

这一期我们就来聊聊：

- 53% 的员工说没时间学，但 84% 又说对培训满意——这中间发生了什么

- HR 和员工之间 19 个百分点的认知鸿沟，到底在哪里

- McKinsey 说的"六个 Shift"是什么，对 L&D 来说意味着什么

- 为什么 AI 时代，胜出的组织不是自动化更快的，而是学习更快的

- 三个可以马上用起来的改变方向

AI 时代，80% 的 ID 已经在用 AI 做课程设计了。但 96% 的人对 AI 生成内容的版权问题表示担忧。

问题不是"AI 能不能做你的事"，而是"你的角色到底在往哪变"。

这一期我们就来聊聊：

- ATD 2025 最新调研：ID 用 AI 的真实数据

- 学术研究怎么说：98 篇论文揭示 ID 的核心能力到底是什么

- "Directed AI"概念：ID 为什么越来越像"导演"

- 你的竞争力从"会做"变成"会判断"

- 每位 LD 都可以带走的三个 action point

如果你是 Learning Designer / Instructional Designer / 企业 L&D 从业者，这一期应该会很有共鸣。
#LearningDesign #InstructionalDesign #企业培训 #AI #LD #培训设计 #学习体验设计

2025 年，80% 的 Instructional Designer 已经在用 AI。但"用 ChatGPT 写个大纲"和"用 Prompt Engineering 产出专业级学习内容"，是完全不同的两件事。

这一期我们聊：

- Prompt Engineering 到底是什么——以及不是什么

- 为什么你的教学设计能力，就是你的提示词竞争力

- 从"随便用用 AI"到"专业级 Prompt Engineering"的四步升级路径

- 低质量提示词 vs 高质量提示词的输出对比

- 企业级 Prompt Architecture 的四个战略层级

- 性别差距：谁在被 Prompt Engineering 甩在背后

如果你在做 Learning Design / 企业培训 / Instructional Design，这一期应该会改变你对 AI 的使用方式。