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职场学习挑战
适应性学习是应对职场学习挑战的答案吗？
脱离、缺乏个性化或者仅仅是时间太少，都可能会阻碍员工有效地学习。适应性学习能解决这个问题吗?
与普通学生不同，企业学习者在获得新技能/知识时必须应对一些挑战。更少的时间、繁重的工作负荷、快速变化的技能需求和广泛变化的学习方法，都会阻碍员工通过工作场所的学习充分发挥潜能。
这是自适应学习可能会有用的地方。它根据员工的要求、喜好和反应来调整个人的学习轨迹，从而确保每个公司学习者的吸收水平都很高。
马萨诸塞州总医院、哈佛医学院和NEJM集团的一篇研究论文发现，在适应性学习经历后参加认证考试的学生，第一次考试通过的几率为95%，而全国平均水平为89%。
随着技能提升/再技能化成为企业的当务之急，工作场所的适应性学习能否帮助您获得类似的收益？
让我们深入研究一下。（了解更多：https://hrtechchina.com/）
什么是适应性学习？
自适应学习有几个定义。
一些人认为，可以适应学生独特学习风格的任何类型的学习方法（课堂、一对一或技术驱动）都是适应性学习。其他人则专门将其应用于在线学习体验。
对于将数字工具广泛用于学习目的的公司，这可能意味着：
自适应学习被定义为一种数字化的学习轨迹，它可以识别员工的技能差距、传播学习材料、定期收集反馈并根据学习者的步调、现有技能、偏好和认知能力来调整其路径。它结合了自动化和人工智能来实现这一目标。
有了这个定义，您就可以了解自适应学习如何使工作场所的学习和发展更容易获得、更方便并且以员工为中心。
您需要在工作场所进行自适应学习的6个理由
有趣的是，自适应学习并不意味着您必须在进行详尽的员工调查并花费数百小时的开发工作后，才从头开始构建企业学习解决方案。
如今，基于SaaS的学习平台使该模型易于实现。在本文的最后，我们将为您提供一些建议，以供您参考-但首先，这是从切换到自适应学习中可以期望得到的好处。
1.它克服了工作时间不足的挑战
LinkedIn在2018年报告称，员工面临的最大挑战是他们太忙以致无法花时间进行学习和发展（L＆D）。这是一个持续的问题。普华永道（PwC）在2019年确保将其30亿美元培训投资中的一部分投资用于释放员工的时间，以免他们从事创收工作。
适应性学习使学习经历与员工的步调保持一致，从而使他们完成课程并获得必要的认证-缓慢而可靠地进行。这给我们带来了下一个好处。
2.保持员工参与学习体验
低于平均水平的学习体验可能难以保持员工敬业度。在对全球6,500名员工进行的一项民意测验中，有59％的受访者表示，他们在职场上的学习不能被视为“令人兴奋或参与”。
自适应学习通过提供具有连续反馈回路的交互式体验来解决这一问题。在实施适应性学习计划后，使用调查来评估参与度，并相应地调整学习轨迹。
3.员工不太可能忘记他们学到的东西
您的L＆D计划是否考虑了遗忘曲线？否则，员工可能会在学习计划后失去宝贵的知识，从而降低您的L＆D投资回报。
《哈佛商业评论》指出，如果不将其应用于现实世界，人们将在短短六天内忘记75％的新信息。因此，适应性学习融入了员工的工作流程中，以体验形式提供高度相关的信息、练习和测试，从而最大限度地吸收和保留。 （了解更多：https://hrtechchina.com/）
4.它是多样化、多代员工的理想选择
如果您对工作场所中的Z世代、千禧一代、X世代和婴儿潮一代感兴趣，那么您会发现种类繁多。LinkedIn发现，尽管这些人口统计学确实有一些共同点，但多代员工必须同样满足各种技能要求。从适用于Z代的Adobe Photoshop到婴儿潮一代的程序管理。
适应性学习可以在考虑到每个员工的偏好之后为每个员工绘制最适合的体验。这样就消除了切饼模型的风险，并使每个人都能毫无偏见地提高技能。
5.在每个学习周期中，它都会逐渐变得更好
在之前引用的对6,500名员工的民意测验中，大多数受访者表示，他们的组织在过去12个月中一直在尝试提高其技能水平，但只有16％的受访者表示，这些努力是有效的。这意味着尽管进行了大量投资（自2017年以来预算一直稳定增长），但工作场所学习的发展却没有员工期望的那么快。
自适应学习可以通过不断收集员工的反馈并培训其核心AI算法来纠正这一问题。它采用了重复的模式，并且在将来表现更好。
6.它使学习具有可扩展性，而不会影响体验质量
如果只限于一个小组或一个办公室，则更容易专注于个人的学习要求。将其扩展到多个全球办事处以及由1,000多个员工组成的团队，您可能很难保持个性化以及至关重要的人情味。去年，LinkedIn强调的主要趋势之一是增加在线学习费用以扩展L＆D。
自适应学习通过将可重用（至今仍是个性化的）学习体验应用于任意数量的员工，简化了L＆D的可扩展性。AI专注于每位员工，无论规模大小。
帮助提供自适应学习的SaaS平台
人工智能、机器学习和工作流自动化的进步导致自适应学习的迅速兴起。最初，该技术仅限于使用DreamBox等平台的K12体验。现在，成人学习领域也可以使用该技术，以下是一些建议：
Fulcrum Labs：它提供了可在多种情况下实现的Adaptive 3.0学习平台，并由专有的AI驱动的行为与知识映射（BKM™）系统提供支持。
Sproutlogix：它提供DeveLoop，这是一个基于AI的功能加速器，具有脉冲调查、评估、自适应学习过程、学习指标和业务影响分析。
适应性学习能够改变员工学习、保留和应用新知识的方式。它将以员工为中心的原则引入到学习体验中，确保在我们从教师主导的课堂教学转向数字优先的模式时，不会丢失个性化的元素。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Chiradeep BasuMallick
来源：hrtechnologist
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