——从视觉记录到学习引导：AI时代，视觉引导的新使命

近十年，我和很多讲师合作过商业培训的视觉记录与引导，经历了几百场不同主题的培训和工作坊。

今天，我想和大家分享一些关于视觉引导的思考。

1. 做了几百场培训视觉记录后，我开始重新思考这份工作的价值

在过去的几年里，视觉记录曾经是培训现场一个很新鲜的元素。

很多培训机构和讲师为了让课程更有特色，会邀请视觉记录师来到现场，把讲师讲授的内容转化成一幅幅生动的图画。

课程结束后，再进行画廊回顾，大家围在视觉图前拍照、交流、留念。

这样的场景，我经历过无数次。

刚开始，我很享受这种工作带来的成就感。看着一整天的课程内容，最终变成一张张丰富的视觉图，感觉自己确实帮助讲师留下了一份特别的课程成果。

但随着参与的课程越来越多，我开始有一些疑问：

视觉记录真的帮助学员更好地理解课程了吗？

学员在现场看到这些图，是否真正理解了背后的知识和逻辑？

课程结束后，他们会再次打开这些图吗？又能否把所学知识运用到实际工作中？

讲师有没有真正利用这些视觉内容来促进教学和互动？

我逐渐意识到一个问题：

视觉记录本身没有问题，问题在于视觉往往没有真正融入教学过程。

很多时候，讲师负责讲课，视觉记录师负责画画。两个人看起来在同一个课堂里工作，实际上却像两条平行线。

视觉成为课程的附加元素，而不是学习过程的一部分。我的这种割裂感如此强烈，源于我曾经也是一名商业讲师，能深切体会到课程设计，实施和视觉是诞生在两个完全没有交集的过程里。

这让我开始重新思考：视觉引导在培训中，究竟应该发挥什么作用？

2. AI时代，信息已经不再稀缺

最近几年，AI的快速发展正在改变我们的学习方式。

以前，一场培训结束后，学员可能需要花费大量时间整理笔记、归纳知识点、总结课程内容。

现在，AI可以帮助我们完成这些工作。

录音可以转成文字，文字可以整理成结构化笔记，复杂内容可以提炼成知识要点，甚至可以生成思维导图、知识图谱和复习资料。

信息收集、整理和加工的效率，正在大幅提高。

这让我产生了一个新的思考：

当AI已经可以帮助我们整理一堂课的全部内容时，培训现场还需要提供什么独特的价值？

我认为，答案在于：信息被整理出来，不等于知识真正被理解。

AI可以帮助我们获得信息、归纳信息、分析信息，但学员是否真正理解一个概念？是否看清了不同知识之间的联系？是否能够把新知识与自己的经验结合起来？是否知道在什么情境下应用所学？

这些问题，并不会因为有了一份AI生成的课程总结，就自动得到解决。

当信息越来越容易获得，如何帮助人们用少量核心概念，深度理解、联系实际并转化为自己的认知，反而变得更加重要。这是线下培训不可替代的价值。

这也是我认为视觉引导的转型之路：从记录知识走向促进学习。

3. 学员在课堂上，究竟经历了怎样的信息加工？

在多年的培训现场观察中，我发现学员在学习过程中，实际上一直在进行信息筛选和加工。

我把这种现象叫做培训的“信息损耗”，总结成三个字：删、改、压。

第一，删：听到的信息，并不会全部留下。

一场培训可能持续六个小时，讲师讲了很多内容，学员也一直在听、在记。

但人的注意力和工作记忆容量有限，不可能同时处理所有信息。

有些内容被注意到了，有些内容被忽略了，还有一些内容可能刚刚听懂，转眼就忘记了。

所以，讲师讲了很多，并不意味着学员真正接收了很多。

第二，改：听到的信息，会被已有经验重新解释。

当我们听到一个新概念时，往往会不自觉地用自己过去的经验去理解它。

如果经验与新知识相匹配，就更容易理解；如果原有认知存在偏差，就可能产生误解。

有时候，我们甚至会出现一种情况：明明以为自己已经理解了，实际上理解的却是另一个意思。

这也是为什么同一堂课，不同学员可能会产生完全不同的理解。

第三，压：复杂的知识，容易被压缩成简单的结论。

一个管理模型，可能包含复杂的推导过程、适用条件和边界。

但经过一段时间，学员可能只记住了其中的一句结论。

结论记住了，背后的逻辑却丢失了；方法记住了，适用条件却忘记了。

等到真正回到工作场景中，发现自己不知道该怎么用。

这就是我所说的「删、改、压」。

那么，我们能不能通过视觉引导，帮助学员更好地完成这个过程？

4. AI时代，视觉引导应该承担什么新使命？

我认为，视觉引导需要从过去的内容记录和视觉呈现，进一步走向学习过程的设计与引导。

它不只是让知识看得见，更重要的是帮助学员理解知识、建立联系、形成共识。

具体来说，我认为至少有三个方面。

第一，让知识有全景：帮助学员建立整体认知。

很多培训课程内容丰富、知识点众多。

学员在听课过程中，容易陷入一个个独立的知识点，不知道当前内容在整个课程体系中处于什么位置，也不清楚这些知识之间有什么关系。

这时候，一张课程全景地图就非常重要。

它可以把课程的核心主题、知识模块、学习路径和各部分之间的联系呈现出来。

学员能够随时看到：今天我们要解决什么问题？现在讲到哪里了？接下来的内容是什么？当前知识与最终目标有什么联系？

当整体结构变得清晰，学员就不需要完全依靠记忆去拼凑课程脉络，而是可以把更多注意力放在理解和思考上。

视觉引导的第一个使命，就是让学员看见知识的全貌。

第二，让概念可理解：帮助学员实现深度学习。

有些知识非常抽象。

讲师可能讲了很多文字、定义和理论，但学员依然很难真正理解。

例如，讲授组织协作、系统思维、领导力、复杂管理模型时，仅仅依靠文字解释，往往不容易让学员形成直观的理解。

而视觉化可以提供另一种理解路径。

通过隐喻、类比、结构图和故事化的画面，把抽象概念转化为具体形象，让学员能够在脑海中形成一个可理解、可交流的画面。

但这里有一个关键：

视觉化不是简单地给关键词配一张图片，而是要找到知识背后的核心含义，再用恰当的视觉语言表达出来。

让学员不仅能看到图，还能借助图解释概念、表达理解。

视觉引导的第二个使命，就是让抽象的知识变得容易理解。

第三，让思考可交流：帮助学员共同建构理解。

这是我认为视觉引导区别于单纯视觉记录的一个重要价值。

一场培训中，学员不仅需要听讲师讲授，还需要表达自己的观点、分享经验、讨论问题。

但很多时候，这些思考是零散的、隐性的。

每个人都有自己的理解，却很难把它们放在一起比较、分析和讨论。

视觉图可以成为一个共同思考的载体。

讲师提出一个问题，学员表达自己的观点，视觉引导师把不同的想法呈现出来，再协助大家梳理其中的关系。

原本散落在不同人脑海里的想法，逐渐汇聚成一张共同的思考地图。

大家可以围绕同一张图讨论、补充、质疑和修正。

这个过程不仅让思考变得可见，也让不同观点之间的差异被看见，让共识有机会真正形成。

视觉引导的第三个使命，就是让一个人的思考变成一群人可以共同参与的思考。

从整体认知，到深度理解，再到共同思考。

这三个方面，是我对AI时代视觉引导新使命的理解。

5. 视觉引导与AI，如何形成新的学习协作模式？

我并不认为AI和视觉引导是相互竞争的关系。

恰恰相反，两者可以形成非常好的互补。

AI擅长信息收集、整理、分析和生成，可以帮助我们更高效地处理大量信息。

视觉引导则可以通过视觉化设计和现场协作，帮助学员理解内容、看见全景和共同建构知识。

而真正的学习，最终还需要人通过思考、判断、讨论和实践来完成。

假设我们正在进行一场管理培训。

课前，讲师可以借助AI整理资料、提炼知识点，再与视觉引导师共同梳理课程的核心逻辑，设计课程全景地图和关键概念的视觉表达。

课中，讲师负责专业讲授，视觉引导师配合呈现关键知识结构。当讲师讲到复杂概念时，用提前设计好的视觉图帮助学员建立理解；当课堂进入讨论环节时，用准备好的视觉引导画布协助大家梳理关系、形成共识。

课后，AI可以帮助学员整理详细的课程笔记和复习资料，而视觉图则保留课程的核心结构、重要概念和关键关系。

两者结合，学员既能通过AI回顾详细信息，也能通过视觉图快速理解知识的整体脉络。

AI帮助我们处理信息，视觉引导帮助我们看见知识，而人通过思考和实践完成真正的学习。

这才是我期待的AI时代新的学习协作模式。

6. 讲师与视觉引导师，需要从合作走向共创

回过头来看，过去很多视觉记录服务之所以没有充分发挥价值，一个重要原因就是讲师与视觉引导师之间缺少深度融合。

讲师负责讲课，视觉引导师负责画画。

双方往往只在课程现场短暂合作，缺少课前的共同设计，也缺少对学习目标和教学逻辑的深入理解。

而我认为，未来的视觉引导应该改变这种合作方式。

对于讲师来说，视觉引导师不应该只是一个帮助制作课件或记录内容的人，而应该是一个能够理解课程、参与教学设计、协助现场引导的合作伙伴。

我们可以一起思考：

这堂课最重要的知识是什么？

哪些概念比较抽象，需要通过视觉隐喻帮助理解？

哪些知识之间存在复杂关系，需要通过图示梳理？

哪些环节适合引入视觉互动，让学员参与思考和表达？

对于培训机构来说，视觉引导也不应该仅仅是一个课程现场的附加服务。

它可以逐步融入课程产品的设计和交付过程：

课前，参与课程视觉化设计；

课中，配合讲师进行现场视觉引导；

课后，沉淀课程知识地图、核心概念和学习成果。

这样形成的不只是一张张视觉记录图，而是一套能够持续使用、迭代和积累的课程视觉资产。

7. 重新定义一场有价值的培训

AI正在改变知识获取的方式，也正在促使我们重新思考培训的价值。

如果你是一位希望不断提升教学质量的培训师，或者正在寻找课程创新与教学升级方式的培训机构，我期待与你一起探索视觉引导与培训教育的更多可能。

让我们一起，把知识变得可见，让学习真正发生。