來源：《培訓》雜志 

作者：李宏濤

自從移動互聯網進入人們的工作與生活中后，移動學習就不可避免地發生了。人們使用移動終端設備獲取信息、進行交流，即是一種學習行為。由于移動學習具有其他類型的傳統學習方式所不具備的優勢——不僅不受時間、地點的限制，而且可以充分利用零散的、無規律的碎片時間，還允許學習者根據自己的時間安排與學習偏好進行自主學習，因此，它正以前所未有的速度滲透到個人與組織的學習之中。

未來，移動學習將更多地借助于游戲化與增強現實的技術，提升人們的學習意愿。同時，為了充分應用移動學習，組織需要將這種非正式學習正式化。

未來為了提升人們的學習意愿與注意力，移動學習需要借助游戲化與增強現實的技術成果。

所謂游戲化，是將游戲機制及游戲設計添加到移動學習中，在吸引學習者的同時，幫助他們實現學習目標。不過，游戲化學習并不等于游戲，而只是將游戲中的元素應用于學習環境中，利用學習者獲得成功的欲望達到學習的目標。

根據Talent LMS 的調查數據，約80%的學習者表示，如果他們的學習課程或工作能夠更游戲化一些，他們的效率會更高。此外，利用游戲化，學習者的回憶比例可以驚人地達到90%。

個人可穿戴設備如蘋果手表、谷歌眼鏡等的發展，為增強現實技術在移動學習中的應用鋪平了道路。增強現實在虛擬世界、現實世界和學習之間搭起了一個交互反饋的信息回路，能夠進行實時互動，從而增強學習者對學習場景的體驗，最終提升學習興趣與學習效果。

如果上述兩個趨勢能夠得到進一步發展，移動學習的體驗將會變得更加美妙。但其劣勢也比較明顯：開發游戲化的課程以及利用增強現實技術的成本都比較高，如果普遍應用，無論個人還是組織，都難以承擔其費用。

更為重要的是，移動學習是碎片化的學習，組織難以管控學習者的學習動機、過程、結果。組織如果想要廣泛開展移動學習，就需要對其進行整合，并將之納入組織學習的管控范圍。也就是說，組織需要將移動學習這種非正式學習正式化。

美國勞動力統計局(BLS)報告曾提到，在人們所學到的關于其工作的知識中，70%是通過非正式學習獲得的。此外，有研究者指出，非正式學習占個體所學知識的75%以上，而人們對它的關注和投入卻不到20%，這意味著在學習中占有如此重要地位的非正式學習被組織無情地忽視了。

如果組織能把移動學習納入管控范圍之內，將其正式化，那么，移動學習將在組織學習中占據重要的地位。而推動移動學習正式化，則需要借助于xAPI與大數據。

xAPI不僅納入了標準制式的課程及評估數據，還包括了所有可能會發生學習活動的各種學習經驗（包含在線或離線學習）。人們進行各種學習活動，都可以通過xAPI進行記錄，這些記錄會被傳送到學習記錄存儲區（LRS）進行存儲。存儲在LRS的數據不僅可以在不同的LRS之間流動，也可傳送到學習管理系統（LMS），還可傳送到專門的數據分析工具中去（見圖表1）。當我們有了這些數據之后，大數據就派上了用場。

（圖表1 xAPI的應用）

當學習者所進行的各種學習活動數據被記錄以后，組織中的學習專家就可以通過數據分析來確定學習者的能力現狀、學習開展方式、學習效果如何、如何改善等個性化學習信息，并針對這些信息制定出更加適合學習者的學習策略與方案。通過對學習者學習過程的跟蹤，能夠實現從學習策略、目標與方案設定、過程反饋，到效果評估、學習改善等比較完整的學習管控閉環，從而將非正式化學習正式化，具體可參照四個步驟（見圖表2）。

（圖表2 利用大數據將非正式學習正式化）

據此，我們可以為學習者提供更加有效的學習策略、目標和方案建議，或者直接為其提供相應的方案。對于組織而言，這不僅能夠節約學習方面的資源投入，還將提升學習效率，帶來更好的學習效果。

對于組織而言，大數據將能夠擴展組織對員工學習過程的了解，如跟蹤員工從學習開始到結束的整個過程，及其在學習過程中的各種行為表現及結果（包括學習者何時開始學習、點擊及學習某個模塊的過程、所用的學習時間、哪個時間點學習效率最高、何時完成學習、完成率如何、考試表現等）。

這些數據為組織評估學習效果、進行行為轉化，甚至改善工作成果，均提供了有利條件。因此，利用大數據將可以有效解決以往的學習評估延伸至行為層面及業務結果層面所面臨的困難。