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2020年,企業學習數字化不容忽視的5大趨勢
來源: | 作者:5plus137 | 發布時間: 41天前 | 85 次瀏覽 | 分享到:

隨著我們進入2020年,企業學習的數字化也在進入下一個階段。為了幫助各家企業在新的一年獲得良好的學習體驗,美國企業學習數字化的相關研究機構總結了一系列發展趨勢,各位培訓經理或學習發展人員可以根據這些新趨勢更好推進改善自己企業的數字化學習。

現在我們就一起來看一下,最不容忽視的5大趨勢有哪些吧。



1.確保員工的學習體驗

經過幾年的發展,以學習體驗平臺或企業學習助手為代表的下一代學習管理系統,在為企業員工提供定制化、個性化、社交化的學習體驗方面已經逐步地被市場驗證和接受,尤其是得到了大型企業的廣泛青睞。


世界著名的行業分析師Josh Bersin20多家不同的供應商進行了研究,得出的結論是LXP(學習體驗平臺)市場已經突破了3.5億美元大關,并且每年都在翻番。


在與消費互聯網的娛樂學習爭奪員工時間精力的過程中,學習體驗愈加重要,學習體驗平臺或企業學習助手等以人工智能為動力的學習系統,在新的一年里,將繼續通過為員工創造一種自我導向的學習體驗來幫助企業進行L&D的改進升級。


目前,一些組織,如LinkedIn Learning,已經開始利用LXP系統開展培訓,還有不少LMS供應商正在引入LXP,并將其作為附加產品進行介紹。但是,與從頭開始構建LXP或企業學習助手相比,現有LMS很難改善員工學習體驗。因為兩者無論從產品設計理念還是L&D思維都是有本質上的差別的:


傳統LMS主要是方便培訓人員進行培訓業務流程管理、課程管理、評測管理等的培訓管理工作,很少考慮甚至不曾考慮員工使用的便利性;

LXP集內容管理、知識管理和學習系統于一體,不僅能為員工智能推送企業內部知識庫的知識,還可以用于推薦第三方文章、尋找專家,以及智能檢索文檔、視頻和其他學習內容,及時地幫助員工找到他們需要學習的知識經驗。



2.數據驅動企業學習


數據驅動的企業學習是指企業利用現代技術采集多維的員工數據及海量內容數據,并對這些數據信息進行整合提煉,在此基礎上經過訓練和擬合為每位員工形成自動化的學習決策模型。


其最大的特點是擁有一套完整的從數據收集、整理、報告到轉化成學習分析和決策建議的流程,可以根據員工個人及行業、市場等內外條件的變化,為員工提供滿足當下和未來需求的學習內容,同時也為企業相關人員進行學習戰略的部署提供決策支持。


比如,數據驅動的企業學習可以通過全網數千萬數據精準理解每個崗位的知識結構,繪制高精度的崗位地圖,精準定位員工角色和技能水平,同時通過同行同事的學習數據、行業動態、員工在社交娛樂等消費互聯網上的行為數據了解員工興趣愛好、生活學習規律,為員工建立工作、生活、娛樂休閑三位一體的精準畫像;同時將企業內外的全網內容數據進行解析,并根據員工實時的畫像數據,推送最有價值的內容。


另一方面,企業學習的相關負責人也可以通過員工的學習數據策展更多有價值的內容,洞悉崗位發展變化方向,改進學習培訓的投資回報效果。


總之,2020年企業學習的數據驅動效果會越來越明顯,培訓管理或學習發展人員要思考自己是否在利用大數據提升改進企業學習的效果。


實際上,為了幫助企業用數據驅動學習,不少企業學習領域的供應商已經做了很多努力。

比如,為了更好地為員工建立多維的立體畫像,Filtered的產品Magpie在確保引擎了解員工角色、興趣、學習需求和技能概況時,會不時向員工提出很多問題,以期對員工有更加全面的認識;

IBMYour Learning platform使用IBMWatson Talent Framework來實現對員工的知識技能、職業抱負等方方面面的認知;

國內的布本知魚從公司特點、團隊需求、崗位地圖、個人情況等9大類30多個維度精準刻畫員工畫像,以便為員工提供更精準的學習內容;

另外 FilteredDegreedValamis等供應商在這方面也進行了部署。



3.人工智能(AI)的指導作用更加明顯

人工智能正在改善企業的培訓學習體驗,并且有望將企業學習的數字化推進到下一階段。


美世《2019全球人才趨勢報告》顯示員工渴望一位經驗豐富的導師指導他們的日常工作,并能針對具體問題給為他們提供具體建議;在日常工作中遇到問題,大多數人的第一反應也是向身邊的人求助直接解決問題的方法,這說明在工作流程中學習是企業學習的剛性需求。但傳統的企業學習門戶或學習管理系統易用性、交互性差,內容量有限且相對封閉,并不能為員工的這種需求提供支持。


基于AI技術的智能機器人具有一定的開放性,是每個人身邊的導師,員工遇到問題的時候,只需要喚醒智能機器人說出相關的問題,就可以第一時間得到解決問題所需的知識技能。


為什么智能機器人能夠成為員工身邊的導師呢?因為強大的數據分析和機器學習能力,讓他它在員工發出需求后,能夠快速理解員工問題,并在盡可能小的知識單元存在的微知識系統中精準定位到員工需要的解決方案。這不但為員工的即時性難題找到了答案,還可以盤活企業歷史知識的價值。


同時,智能機器人還有一套自己的運營邏輯,即判斷企業知識庫有沒有答案:有答案,直接提取答案推送給員工;沒有答案,自動邀請專家或同事作答,并觸發獎勵機制,對問答人給出相應獎勵,得出的答案也會沉淀下來,豐富企業知識庫,推送給問答人或可能有這個問題的人。這也直接促進了組織經驗的萃取、優化。


雖然在過去的一年,由于人工智能在企業學習領域的應用深度不一,其指導作用還未引起足夠的重視,但2020年隨著各家AI技術的深度應用,人工智能技術的指導作用將會更加明顯。




4. 使用更多員工生成的內容來提供更好的學習培訓


2020年值得關注的另一個趨勢是,將使用更多員工生成的內容來提供更好的學習、培訓。早在2017Towards Maturity的研究報告《L&D:我們現在身處何處》中就有數據顯示,外部供應商定制內容的使用率已經從2014年的64%下降到了2017年的52%近兩年由于員工知識分享的工具和途徑越來越多,加上員工分享的內容更貼合本企業的使用場景,企業更喜歡鼓勵員工分享工作中的知識經驗。


當然,如果計劃不周,員工生成的內容良莠不齊,企業學習培訓的效果就難以預測,這也提醒企業學習的相關負責人要進行精心策劃,引導員工輸出有價值的內容。


要做到這一點,首先要做的就是要為員工進行內外部的知識共享和協作創造條件,搭建持續的、相互聯系的員工學習生態,方便員工與同事或外界同行、專家進行交流;其次呢,利用大數據,洞悉企業發展和員工工作過程中的問題和難點,并有針對具體而微的主題引導員工進行知識經驗的共享和解決方案的創新。



5. VRMRAR提供沉浸式培訓體驗


依賴虛擬現實(VR),增強現實(AR)和混合現實(MR)技術的虛擬培訓在也是2020年企業學習數字化趨勢的一部分。


虛擬培訓是依賴現實場景,利用互聯網技術,為員工提供身臨其境的交互式學習訓練。這不僅能夠為員工提供沉浸式的學習體驗,提高他們技能獲取的速度和效率,還能幫助企業和員工減輕培訓帶來的某些風險。


早在2018年,波音、UPS、沃爾瑪等美國多家財富500強企業就已經廣泛將虛擬培訓納入到員工培訓計劃。


UPS使用HTC Vive VR耳機來幫助駕駛員在虛擬道路上開車時發現潛在的危險。該培訓在公司全球11個集成的駕駛員培訓機構中進行。五天時間里,先在教室里教授新的駕駛員,進行示范,然后將駕駛員放置在VR環境中。自添加VR組件以來,員工保留率已攀升至75%。


UPS的培訓經理勞拉·科林斯(Laura Collings)表示: “您可以更快地培訓人員,而人們在VR環境中的學習速度也更快。虛擬現實具有無限的可能性,我們正在尋找我們現在可以抓住的每一個機會。


盡管不少組織已經開始使用這些現實技術來提供培訓,但因為這些技術所需的培訓設施建設成本較高,還只是集中在醫療、石油等工作環境較為復雜的領域。相信隨著技術的不斷完善,虛擬現實將在培訓行業得到更廣泛的場景應用。



結語

技術的發展不斷推進企業學習數字化的變革步伐,企業要在行業中保持競爭力,也需要適應各種趨勢以改進企業的學習、培訓。以上2020年企業學習數字化發展趨勢希望能為各位培訓人員或學習發展人員帶來一定的參考和啟示。

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