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学习与发展
是时候改变电子学习的模式了——重新考虑你的LMS(5个建议)
文/Harish Agrawal
我们的世界比以往任何时候都转得更快。虽然这在地质学上可能不正确，但有一件事是肯定的；过去二十年发生的事情是前所未有的。社交媒体和手机改变了一切，从人们如何约会，到人们如何与家人和朋友联系，以及人们如何工作和学习。
近年来，电子学习生态系统已经发生了明显的变化，但这些平台还没有完全接受当今员工使用的非常分散的学习方式。
人们期望学习比过去任何时候都更加敏捷。
组织每月推出新产品，保险公司每周(如果不是每天)推出新计划，等等。外勤人员和客户支持团队现在应该是灵活的，并且随时了解这些新系统和特性。这一波浪潮让一切都变得顺理成章，对于每个组织来说，拥抱下一代技术的时机已经成熟，而下一代技术正在塑造电子学习的格局。
传统的LMS的挑战
在继续之前，让我们先看看传统LMS所面临的挑战。
1. 更长的内容开发阶段：传统的内容开发方法会导致更广泛、更长的开发生命周期。缺乏敏捷方法会导致内容交付延迟，并严重影响质量。通常，组织培训是在实际产品后面运行几个版本。在美国，培训是由一个部门创建的，这个部门可能对该主题没有那么多的知识。
2. 复杂的入职流程：许多采用传统学习管理系统的组织在员工入职培训方面遇到了困难。他们不能让新员工清楚地了解公司及其角色。缺乏有组织的培训最终会导致期望失调和高流失率。
3.学习者不满：传统的LMSs往往无法吸引学习者，因为它们向具有不同偏好、学习速度和技能水平的学习者提供相同的学习内容。这种一刀切的学习方法可能是有害的。
4. 学习者参与度低：大多数传统的LMSs关注大量的内容，无法灵活地定制内容格式或跟踪进度。由于它们无法以可共享的小规模格式提供响应性强、个性化的内容，这种合作关系进一步消退。
迎接新的培训挑战
今日的员工渴望有挑战性的工作环境，并视个人及专业的成长为获得工作满足感的主要因素。企业迫切需要采用一种灵活、自适应的学习管理系统，使学习者能够个性化学习过程。
由于当今大多数工作人员都是远程工作，所以任何LMS都应该允许跨设备和平台进行不受阻碍的学习。基于游戏的、移动友好的、小容量的内容可以进一步促进学习和提高参与度。
通过为员工提供与全球领导者和行业专家合作和分享经验的机会，可以进一步加强员工的敬业度和学习能力。
一个智能的LMS应该能够利用数据和分析来帮助决策者实现业务和学习者目标的有效改进。传统的方法将不得不走出窗口，创建一个创新的、直观的、未来的LMS，它结合了灵活性、个性化、响应性UI和机器学习，以实现一个成功的L&D策略。
如何在人工智能时代重新思考你的LMS ?
创新和个性化已经引领了数字化学习的新时代，多维度的学习方法对于将学习无缝地融入员工的日常生活至关重要。必须使用新兴技术来满足学习者的期望，并向用户提供现代的、高度相关的、动态的学习体验。
下面是你如何改变你的组织的学习生态系统：
1. 支持多平台学习
智能手机用户正在以第二种方式增长，通过实施移动学习和微学习，你可以接触并参与一个庞大的员工群体。在线学习赋予员工更大的灵活性，让他们可以随时随地访问内容，随时掌握少量信息，并设定自己的学习速度。所有这些都能显著改善学习者的学习体验。
2. 结合个性化
现代的学习者热衷于学习和成长，但不赞成和同龄人被放在同一个盒子里。必须允许个别学习者根据他们的速度和熟练程度来跟踪独特的学习路径。在这里，数据和分析扮演着重要的角色，这种个性化可以很容易地在人工智能的帮助下实现，因为使用数据可以帮助机器评估学习者的偏好，并推荐更具体的课程。
3.跟踪用户活动
衡量和优化学习结果是保持领先和保持竞争优势的唯一方法。跟踪学习者的活动不仅可以帮助你向员工提供目标导向的课程建议，还可以为企业提供可操作的见解。
4. 提升学习体验
培训视频是推动电子学习产业发展的最强大力量。视觉上吸引人的图形和交互式媒体元素可以改变任何LMS的游戏规则，必须利用它们来吸引和留住学习者。一个清晰而直观的UI，显示一个干净的进度跟踪器、一个推荐课程列表，以及更多内容，可以进一步增强整体的学习体验。
5. 将机器学习
尽管机器学习还处于初级阶段，但它在重塑电子学习未来方面的作用不容忽视。机器学习算法分析学习者的行为和学习模式，以不断改进未来的会话。通过这种方式可以实现更高层次的个性化，因为高级学习者可以获得调整到他们的熟练程度的内容，而初学者在学习复杂的内容之前要先学习基础知识。
此外，还可以开发一个人工智能语音助手来设置提醒、推荐课程和与同伴分享内容，从而减少人与人之间的互动，对学习者的整个学习过程进行更大的控制。
最后
随着技术的发展和业务优先级的转移，传统的LMS将很快淡出人们的视线。陈旧的电子学习方法已经不能满足现代学习者的需求，必须考虑和实施有效的学习技术来保持在线学习者的兴趣和参与。
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接：It’s Time to Change the Paradigm of E-Learning – Rethink Your LMS (5 Tips)
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学习与发展
微软与OpenClassrooms合作，招募和培训1,000名AI学生
文/PAUL SAWERS
根据昨天发布的一份技术人才报告，人工智能人才报告显示，全球人工智能（AI）人才库可能正在增长，但需求仍然超过供给。这是微软与法国在线教育平台OpenClassrooms合作，培养和招募有希望的AI学生并为工作场所做好准备的原因之一。
OpenClassrooms是众多大型开放式在线课程（MOOC）平台之一，提供无限数量的人员访问从编程和项目管理到产品设计的各种课程。自2007年成立以来，该公司已经筹集了6000万美元，其中包括去年5月份的6000万美元B轮融资。
通过其最新的合作伙伴关系，OpenClassrooms将根据Microsoft的内容和项目特定任务构建程序 - 这些任务旨在填补需求中的AI角色类型。尽管认为微软是未来毕业生的潜在追求者是合理的，但该计划的范围要广泛 - 那些完成硕士课程的人将获得一系列具有AI职位的雇主。
“对人工智能和机器学习机会的需求从未如此强烈，”OpenClassrooms联合创始人兼首席执行官皮埃尔杜布克在一份新闻稿中表示。
AI教育
OpenClassrooms 并不是第一个提供人工智能课程的 MOOC平台，但在鼓励注册方面，将微软视为合作伙伴是一个很大的卖点。与谷歌、Salesforce和IBM等其他知名公司一起，微软过去曾利用 OpenClassrooms围绕其产品设计特定课程，因此该公司非常了解该官方合作伙伴关系的内容。
在其他方面，微软正在为人工智能的各种外部计划投入大量资源 - 上个月，它推出了人工智能商学院，它基本上是一个案例研究和教学视频的平台，旨在帮助企业高管实施人工智能战略。此前，该公司还推出了一项AI for Earth计划，该计划为致力于解决气候变化危机的组织提供了5000万美元的承诺，以及面向新兴AI创业公司的全球竞争。
OpenClassrooms将从美国，英国和法国招募约1,000名AI候选人。值得注意的是，该公司的文凭目前仅在欧洲获得认证，尽管它正在寻求美国和英国的认证。如果他们在排位赛后六个月内找不到工作，学生也会获得退款。
应用
一位发言人告诉VentureBeat，学生将能够在今年秋天晚些时候通过OpenClassrooms的网站申请，之后“学生成功专家”将筛选潜在的候选人。接下来是正式的录取过程，涉及更多的测试和放映。同样值得强调的是适用于所有申请人的一个先决条件：他们必须持有数学学士学位。
那些被录取的人将有12个月的时间获得在线文凭，这将涵盖数据科学，机器学习以及如何从头到尾进行AI项目。他们还将学习微软基于云的Azure平台，专门用于数据科学。
虽然该课程的全部费用尚未最终确定，但二人组合将文凭的吸引力固定在一个核心概念上：人工智能人才缺口不会很快发生，所以这项投资将大大提高毕业生未来的收入潜力。
“由于人工智能正在改变我们的工作方式和工作性质，我们有责任确保毕业生为明天的工作场所做好准备，”微软高管Jean-Philippe Courtois补充道。
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接：Microsoft partners with OpenClassrooms to recruit and train 1,000 AI students
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学习与发展
员工培训改头换面，你不能轻易跳过
文/Andrew Geant
认识到投资员工培训的重要性是成功的一半。正确的发展将使员工在工作中充满信心。
每年，雇主花费大约900亿美元培训他们的工人。但根据最新数据显示，只有约四分之一的公司注意到该培训对其盈利产生了可衡量的影响，因为考虑到可能会令人失望的投资回报率——只有11％的员工报告能够充分利用他们接受的培训。
显然，这是一个问题。雇主明白培训是重要的，值得投资 - 事实上，这些培训投入了大量资金。但在大多数情况下，他们没有看到投资回报。
除了短期损失之外，无效培训还可能导致长期问题，包括损害雇主吸引和留住顶尖人才的能力。
训练和保留
随着美国经济在充分就业中徘徊，对最优秀和最聪明的工人的竞争与十年来一样激烈。自2016年以来，千禧一代占这些工人中最大的一部分 - 这一事实非常重要，因为87％的千禧一代认为培训和发展机会在考虑新工作时很重要。
今天的大多数劳动力重视工作中的培训和成长机会。如果他们没有在您的工作场所获得这些服务，他们可能会向提供这些福利的公司寻找工作机会。
因此问题变成：雇主如何提供员工重视的培训和发展，同时确保他们在培训中投入的资金对底线产生重大影响？
根据研究，答案是一对一指导。
一对一培训的诸多好处
1984年完成的博士研究表明，没有教学方法像一对一教学一样有效。虽然一方面，这可能不会给你带来惊喜，另一方面它应该是一个警醒：一对一指导是我们所知道的最有效的教学方法。
因此，如果我们真的有兴趣从培训资金中获得投资回报，我们应该开展一些计划，让我们的员工能够一对一地与教师，同事和导师一起工作，学习他们想要学习的材料（或者他们需要为自己的工作学习的材料）。
最近的分析证实了1984年的研究结果：为了使工作场所培训最有效，它应该是个性化的，在多个较短的会话中进行管理，并与员工期望完成的实际工作相关联。
虽然有效培训的好处可能显而易见，但值得单独考虑：
提高员工能力：这是投资培训的最明显的基线原因。您的员工将了解更多，以便他们可以为您的业务做更多的事情，这意味着您可以在不外包或招聘的情况下完成更多工作。
员工对自己的角色更加满意：请记住，大多数员工都非常重视培训和发展。当他们处于提供这些东西的位置时，他们不太可能跳槽去获得他们想要的其他东西。当你可以保持住，你可以避免高额的营业额。
员工更加投入：发展机会已被证明可以提高员工敬业度。虽然现在员工敬业度处于历史最高水平，但仍然没有什么值得骄傲的：目前只有大约三分之一的员工被认为是“参与”。但是，组织需要关注参与度，因为那些有工作的员工盈利能力比同行高出21％。
为您的公司带来经过验证的培训方法
那么雇主如何才能将一对一教学的力量带给他们的公司呢？例如，Wyzant为每个员工提供学习津贴：每年，每位员工都可以获得2,000美元，他们可以花费2000美元参加会议，研讨会或其他可以提供他们想要的专业进步的活动。
他们还可以选择在我们的平台上花钱，其中包括各种职业相关主题和个人主题的专家指导，从Microsoft Excel，Adobe Illustrator和Salesforce到外语、分析和技术主题以及许可考试。
但更广泛地说，任何培训工作都必须以重视学习的文化为后盾。如果领导者没有给员工提供尝试新技能的机会（并且在此过程中失败），员工将很快在其他地方寻找机会来扩展他们的技能。
虽然这种方法可能不适用于所有业务，但它在Wyzant上取得了巨大的成功。我们的产品和营销团队与导师一起学习SQL，以便他们自己查询数据，而不是完全依赖数据团队来满足基本的分析需求。
当我们决定将我们的堆栈从.Net重新替换为Ruby时，我们的一些开发人员会与导师一对一地研究新语言。在这两种情况下，我们都能够保留我们优秀的人才，并帮助他们学习他们的工具包的另一项技能。今天，我们的团队比以往任何时候都更强大，我们相信，下次我们需要适应时，我们会做好准备。
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接：The Employee Training Makeover You Can’t Afford to Skip
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