隨著當今創新步伐的加快，很難判斷下個月，更不用說下一年的學習趨勢會怎樣變化。但有些趨勢不可否認。不管怎樣，它們在未來的一年里都將產生巨大的影響。有鑒于此，我們列出了如下五大學習趨勢，這些趨勢在2020年將產生持續的影響力。

1、重視員工在培訓中投資回報率

我們所看到最重要的趨勢是，從數字化選項轉向強調現實世界的結果。我們都知道，簡單地在電腦上勾選培訓選項會給錯誤留下很大的空間。這種方式，勞動力可能無法從培訓中獲得所需的所有技能。他們可能缺乏對某一主題的真正掌握。這些差距會造成代價高昂的工作失誤、浪費和責任。

隨著當今先進的學習技術，以及他們能夠提供的人工智能、預測性分析，公司被賦予前所未有的權力，以有意義的方式將學習結果與業務成果聯系起來。L&D不僅能夠更好地實現關鍵的績效指標和預期的學習成果，而且能夠更好地展示其培訓計劃的投資回報率。例如，人工智能學習工具使研發部門能夠更好地將其培訓工作與影響組織績效、員工敬業度和留用率等結果的底線聯系起來。

2、學習速度”轉變為“學習效率”

在研發領域，培訓速度至關重要。L&D的工作是讓工人熟練起來，并迅速重返工作崗位。畢竟，時間就是金錢。因此，我們完全可以理解，一個研發部門會尋求快速的培訓，或承諾減少學習時間。不幸的是，“快”的訓練并不總是能產生好的訓練效果。衡量一個學習者完成培訓的速度并不能告訴你他們學到了什么，他們在哪里有弱點，他們是否有可能應用它，或者他們只是幸運的猜測者。學習速度并不能告訴你學習者真正知道什么，以及他們有可能在工作中應用出什么。

通過將預測分析和數據科學能力注入學習技術，帶來了新的實時學習指標，這使得L&D的測量比“速度”多得多。因此，到2020年，我們預計重點將從“學習速度”轉變為“學習效率”–這不僅取決于員工在學習中的進步速度，還取決于他們獲取和保留內容的能力。

3、人工智能與預測分析

2020年，人工智能將成為學習和培訓的主流。我們已經看到：基于人工智能的AR/VR平臺為學習者提供了一種現實的技能練習方式;基于人工智能的分析工具可以預測學習者的參與度、表現和保持力等結果。

在新的一年里，我們希望在學習和培訓中看到更多的人工智能和預測分析。越來越多的組織希望提供個性化的學習，以適應更好地滿足每個員工的個人需求。適應性學習3.0利用人工智能和機器學習，大規模模擬一對一教練的體驗——實時調整內容、反饋、建議和自我補救工具，以針對每個學員的需求，增加參與度，建立技能掌握能力并增強信心。因此，組織經歷了巨大的學習收益和績效改進。并配備了人工智能驅動的數據科學工具，他們可以預測哪些學習者可能會將培訓應用于工作中，而哪些學習者則難以做到這一點。

4、用可量化的數據，驗證技能掌握情況

隨著企業面臨技能缺口和員工短缺，越來越多企業傾向于利用現有的人才，為他們提供滿足未來需求的技能。

對于研發部門來說，這可能很麻煩，尤其是沒有技術合作伙伴來做一些繁重的工作。因此，在2020年，我們預計，希望提升或重新提升員工隊伍的公司將越來越多地與學習平臺和供應商合作，這些平臺和供應商可以提供以下服務：

(1)在員工必須將新技能應用于現實世界之前，他們有很多機會練習新技能并建立信心，從而提高知識應用能力；

(2)識別知識差距的能力，以便組織能夠確定需要額外培訓的能力或最需要新技術工人的領域；

(3)自我補救工具，所以學習和掌握建設的重擔不落在研發的肩上，而是放在員工自己的手中，這也有助于成人學習的科學性，鼓勵他們在學習中更加投入和積極；

(4)用可量化的數據驗證技能掌握情況，以便組織能夠確保他們的努力符合他們的技能培養目標。

5、可操作數據

數據推動著每個業務部門的轉型，包括L&D。我們預計在2020年會看到更多的新趨勢是L&D利用內容性能分析來提高其計劃的效率。事實上，新的、人工智能驅動的學習工具讓L&D專業人員對其內容的性能有了更深入的了解，使他們能夠微調程序并提高課程效率。

從這里開始，L&D專業人士可以使用用戶友好的儀表盤深入了解每個問題的細節，以更好地理解為什么它不能正常工作，包括最常見的錯誤答案。我們易于使用的CMS讓教學設計師可以實時更改內容。所有這些都增加了更有效的內容和學習程序，以最大的學習滿意度和最大化的效率實現他們期望的結果。

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