自适应学习：它可以帮助提高员工的表现吗？

即使在数字技术时代，我们大多数人仍然考虑一对一的指示在企业培训方面非常有效。培训师的主要原因可以实时个体说明。这就是常规电子学报缩短的地方。虽然Elearning足以满足您的大部分培训需求，但有时您的学习者可以根据一些指导或其他解释进行。当您需要指导学习者掌握掌握时，这尤其符合良好。那么你能做什么来提供在线培训，似乎一对一训练？这是在线培训中的自适应学习可以帮助您填补差距。

适应性学习如何让员工表现得更好更快?

提供相关的学习
减少训练时间
提供各种学习体验
提供自适应评估和实时反馈
扩大个性化学习更容易吗

适应性学习到底是什么?

在线培训中的自适应学习使用推理算法根据学习者对活动和问题的回应来定制和序列电子学习课程。而最好的部分，它是当时的上下文。在电子学习过程中，自适应算法通过以下方式进一步完成个性化：

跟踪数据比如在课程中学习要点和回答的问题
评估收集的信息与预先设定的训练标准相反
自动调整学习路径接下来将包括内容，难度级别，传递方法

也就是说，自适应学习不断调整培训，通过为学习者提供个性化的掌握路径，使其更以学习者为中心。言归正传，让我们来看看适应性学习能让员工表现得更快更好的5种方法。

自适应学习：5种方式如何帮助提高员工表现

1.仅提供相关的学习

根据您的观众，学习者可能已经熟悉了电子学习内容的某些部分。这可能导致脱离以来，因为学习者未能从已知的内容中取得了很大的相关性。也许他们甚至可能跳过内容的部分，并错过了在介于之间的相关信息;不是非常有益的东西。

使用自适应学习方法的在线培训可以适应他们当前的知识水平。

这意味着自适应引擎只提供填补普遍存在的知识缺口的电子学习资源，确保相关和增值的学习体验。此外,学习可以用小块提供，让学习者一次掌握一件事。因此，要简单地说，自适应学习侧重于技能和知识，即您的员工目前没有或不太自信。

例如，您可以在开始在线培训之前提供预评估。这有助于LMS评估现有知识的水平。根据结果，学习者可以指导有关的相关电子教育模块，他们需要进一步培训。因此，如果学习者A和学习者B获取预评估，则在完成学习者A，可能会分配模块1,2和3，而学习者B可能会获得3,4和6完成。此外，学习者将在本质上积极地学习，当他们知道它将有助于他们填补个人知识差距并提高能力。

2.减少培训时间

在适应性学习中，学习者只把时间花在需要发展的领域，而跳过他们已经掌握的内容。这大大减少了达到熟练程度所需的训练时间。根据一项报告ATD与传统电子学习或教练导向训练相比，在适应性学习的早期采用者中，多达50％的时间很常见。相比，与其他方法相比，显然，自适应学习方法可以减少学习者所需的时间才能获得一半。

这一切都是因为没有必要重新教导你的学习者已经知道的东西，而是专注于他们需要成为能力的地方。更高的效率意味着更多的学习者在工作中比训练在一起。

3.提供不同的学习体验

自适应学习方法可以提供更好的学习体验，因为它可以适应学习者的独特需求。更具体地说，自适应系统记录学习偏好，并提供不同种类的学习资源-基于相同的目标-在飞行!资源可以是视频的形式，基于游戏的活动例如，基于故事的场景，这可以加速你精通游戏的时间。

例如，一个学习者在电子学习模块中遇到了困难，该模块使用标签图形来展示产品的特性。在这里，自适应学习引擎可能会提供一个更符合学习者偏好的视频。专家可以在视频中解释产品的不同特征，同时识别产品的组成部分。相同的对象;不同的体验。这一次，学习者很快就达到了目标。在这种情况下，视频带来了更好的学习效果。这时一点创造性的冗余和自适应学习就拯救了我们!

如果甚至教学视频失败了怎么办？自适应系统将引导他们进入其他经验。当学习者不断挑战学习与他们的工作相关的技能时，这种个性化级别使学习更加引人入胜。

4.提供自适应评估和实时反馈

除了定制培训内容，您甚至可以制作你的网络学习的评估自适应！自适应评估改变了学习者的问题，基于他们对以前的问题的回应。

例如，如果学习者回答准确，后面的问题就会变得很难。同样，如果学习者在评估中遇到困难，他们也会变得容易。因此，适应性评估通过记住学习者的表现来维持难度水平。这与传统的电子教学评估不同，后者下一个问题不会受到上一个问题的影响。不管学习者的表现如何，都是根据固定的问题进行评估。这种方法经常被用来衡量学习者的理解或进步。

适应性学习方法也为学习者提供定期自我评估的机会。这是通过让学习者在看正确答案或执行任务之前对自己的内容知识进行评估来实现的。通过这种方式，学习者不仅提高了他们的知识，他们还获得了应用这些知识的信心，使他们能够更快地向工作申请迈进。实时诊断反馈在帮助学习者在学习之前确认他们的知识方面也起着重要的作用。