身處萬物感知、萬物互聯、萬物智能的時代，學習領域也在持續發展，從數字化學習(e-Learning)、移動學習(m-Learning)、泛在學習(u-Learning)，再到智慧學習(s-Learning)。

數字化背景下的學習模式，將由信息單向傳遞、以內容為中心，轉變為以需求為導向的協同共享式學習。以正式學習為主，轉變為在虛實融合的學習環境中的非正式學習為主；由刻板的教師設計和呈現、學生被動學的學習策略，轉變為生成性的學習策略。

數字化背景下，學習模式發生了四大轉變，盡量滿足當前人們學習行為特征的需求。

1、共享式學習，打破組織層級限制

如今，學習資源獲取的便利性大大增強，從而更多學習活動會發生在學習者遇到現實問題時，即時獲取相關學習資源。另外，在各種網絡學習平臺的支撐下，學習者與學習者，學習者與講師之間的交互更加便捷，空間距離不再構成障礙，各種交流平臺也一定程度上打破組織層級限制，極大增強了學習中的協同、共享、交互。

學習的發生不再完全依靠教師提供的教學內容、課件，而可以通過眾多用戶共享信息、密切交互來實現學習，從而形成協同共享的學習方式。學習者對傳統以內容為中心、信息單向傳遞的學習的依賴性大大降低，更多學習體現為以需求為導向的協同共享式學習。

2、非正式學習，虛實融合

在各種移動學習平臺、績效支撐系統的支持下，學習更多地發生在課堂之外的日常工作及業余生活之中。

如前文所說，一些學習正在非正式化，借助網絡平臺非線性、碎片化地發生。組織構建的績效支持系統，學習者本人編織的求助網絡，以及更大的萬維網，構成了虛實融合的學習環境。在這個環境中，非正式學習成為了學習者的主要學習形式，學習者應需及時學習，獲取信息。

3、自主開發，打造學習關系網

首先，在學習活動中，學習者從接受者逐漸變為學習資源的開發者。新范式下學習者參與到學習資源開發的過程，學習資源在學習者的參與下迭代刷新。另外，學習者可靈活運用學習資源，并與其他學習者進行分享。

這樣，經由學習者組成的強連接人際關系網絡，和社會性網絡形成的弱連接群體，構建起了基于學習者關系的學習資源共同體，為學習資源的協同創建和廣泛運用提供了保障。

其次，在Web 2.0 的技術支持下，學習者主動開展自我學習設計成為可能，學習者可根據自身需求主動設計個性化的學習過程。

4、學習管理系統，從封閉到開放

之前，學習系統如同一個島嶼，在萬維網這個巨大的資源海洋中呈現出一個封閉的區域，以一種高度集中和獨立的形式運行。

在新的學習范式下，學習管理系統可以作為學習的起點，以及在互聯網等各類學習資源平臺中搜索與使用資源的路標。而那些鏈接到互聯網或其他工具，并保持版本不斷更新的學習管理系統，甚至可以成為個人學習門戶網站。

回到現實工作，數字化轉型的趨勢，對于學習與發展的現實工作實踐存在多種啟發。

1、加強平臺建設，提升激勵機制

學習更多地發生在課堂之外的日常工作及業余生活之中。而這種借助網絡學習平臺發生的非正式學習，交付成本低，便于全球復制。為此，除了在正式學習上的投入外，也應持續加大在促進與支持非正式學習上的投入。

其一，提供與推介便捷的平臺與工具，方便員工及時、自助式總結經驗、萃取知識，輸出各種形式的微課，在內部學習平臺共享(如ilearningX平臺、MIX視頻制作工具)。

其二，在激勵舉措方面，通過各種形式的物質與非物質激勵方式，鼓勵員工參與到學習資源的開發中來，貢獻案例，貢獻經驗。

2、拓寬學習者知識獲取途徑

在學習資源開發、學習活動設計中，可著力強化學習者的“知識獲取途徑(Know-Where)”，即如《關聯主義：數字化時代的一種學習理論》所說——“優化學習者的外在網絡”。

具體實施時，其一，可以在各類正式學習與非正式學習中，納入相關延展學習資源的介紹。

其二，更多采用探究式教學的方式(創設情境—啟發思考—自主探究—協作交流—總結提高)，如復盤、經驗萃取、輸出論文這些已成功實踐的學習方式，讓學習者在自主探究活動中熟悉相關學習資源的儲存路徑，拓展自己的學習資源空間。

其三，進一步強化學員之間的連接。每個學員既有的知識積累即是一個小宇宙，而且會在后續個人的學習中持續更新迭代。集訓班中可強化學員間的連接，促進對彼此的了解，形成各種“團粒結構”，更好地促進知識及經驗的交流與共享。

3、強化思維框架訓練，解決復雜問題

更多非正式學習發生后，正式學習的設計與交付，則可以將有限的注意力和時間資源投入到思維框架的訓練、復雜情境的應對、復雜問題解決這類更有價值的學習任務之中。

實施中，事實知識(Know-What)及技能知識(Know-How)中的部分基礎內容均可通過在線學習平臺自助式學習，或構建績效支持平臺，由學習者在工作中應需即時查詢。

正式的學習項目則進一步強化思維框架的訓練，采用應對復雜情境的演練、案例研討，或自主探究式的復盤、經驗萃取、論文輸出這類形式。

4、數據分析，制定個性化學習服務項目

移動互聯網2.0的相關技術學習過程中的相關數據的記錄、存儲與分析提供了極大的便利。企業可以嘗試更多對相關數據即時、動態的分析，為學習設計、學習交付決策提供數據支持，以及為學習者更高效的學習提供支持。

例如，線上課程開發與交付中，可從學習者學習的時間段了解學習者的學習習慣，從各章節的學習時長、在某內容點上停留的時長，了解學員對相關內容的喜好等。

又如，通過相關數據分析，讓學習者清晰看到自己的學習過程、進步情況，與同組學員相比的優劣，與學習目標相比的狀態，從而激發學習動力，促進學習者更高效地學習。

再如，及時捕捉完整學習歷程中動態生成的重要數據，在對學習者相關數據智能分析基礎上，提出相應的學習策略與建議，并有針對性地配送個性化學習服務。

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