企业培训微学习分解
组织快速变换L&D模型并搭建学习者中心灵活工具,想知道微学习是否适合你吗阅读最新博客大全
T级雨者正努力使企业培训为学习者及其组织提供愉快经验学习使用微学习电子学习等培训策略,因为公司这些天都在努力开发以学习者为中心、面向技能并灵活的培训
受关注度下降的时代 微学习需求放大学习者需要信息很容易吞食, 而不是大块信息,
想知道微学习对你和你的组织是否正确吗?让我们客观地从博客概述的利弊看一看!
微学为您服务
让我们权衡利弊
专业类
- 灵活性
- 更好保留
- 员工约定
- 高效资源利用
康斯
- 问题长期实施
- 兼容现有模型
读更多微学的优缺点帮助你做出知情决策
微学如何工作
微学大块信息破解成可移植缩放模块知识传递创新方式 信息与趣味并存学习者通过微学习工具,如视频、游戏和仿真,享受学习经验
i学习模式中应用微学的方法,则无需再查微学习方法如下:
- 提供复习培训修改关键主题
- 以交互并快速内容击败忘记曲线
- 提高知识保留
- 提供快速脉冲检查测量学习者理解
- 赋能响应或移动友好微学习课程便于随时随地访问
- 即时提供学习
- 消除技能和知识空白
现在你知道如何把微学应用到训练模型中, 就能看下图了解微学在哪里使用
微学习直接切入你现有的L&D模型
微学的好处
微学习正快速成为全世界组织优先培训模式是有原因的异常灵活 可吸收 资源密集
多数学习者偏重微学而非传统培训模式,在本节中,让我们学习它背后的原因来调查微学习的优待
开工学习者核心方法
对,你需要设计培训模型 使全组织都受益if yourL&D方法不正确学习者中心组织能从中解脱的只有这么多归根结底,培训程序面向学习者, 如果它们不是焦点,那么你的培训方法就会失效
多传统学习模式和工具最终迫使信息,降低学习者保留水平然而,通过微学习学习学习者按自身速度增长并高效吸收知识以这种方式培训变得更加实事求是和适切性
二叉少认知超载
实践证明微学提高学习者保留率20%.主要是因为内容易理解微学提供咬尺寸信息,使学习者更容易保存所学知识
传统学习模型最终造成认知超载并减少保留量员工获取小块信息增加信息累积和同化
3级资源友情
微学习的最大好处是组织减少时间和费用用于企业培训计划微学通常是一次性投资组织不需要持续投资教官
组织通过微学习省下很多时间 通常在课堂上亲自花学习者不需要专用教程或砖点搭建开发微学习工具和资源并减少时间和开支的可能性, 你可以使用这些模块培训多批学习者以这种方式提高微学习效率
4级即时学习
微学对员工和组织的另一个惊人的长处是学习者在最需要时可访问工具微学习工具即时支持学习者获取所需信息
学习者不必花大量文本解决小问题,而只需加载微学习模块并获取近似即时学习支持提高他们的性能并增强他们对与工作相关挑战和解决方案的了解
5级改善接触
传统学习模式可以是平易近人和思维混乱者,用小时坐在一起并不得不学习。微学习令知识获取与资产如测试、仿真和视频趣味
微学提高员工参与度,允许工人与其组织连通方便快捷地获取资讯时,可自行克服障碍和故障排除问题,提高动机和生长
6级灵活性
穷困和自食其果方法是关键因素,使人们无法接受传统学习微学通过提供存取的灵活性可减少分心并阻断学习者与培训脱节
微学习工具很容易从任何设备上获取并随时可用学习弹性基于学习者需要,有时方便,学习者提高接触和信息吸收
退步微学
微学似乎是学习开发世界中最美的东西, 现在我们研究过前卫方法的好处并非像大多数人所相信的那样全彩虹
微学自有缺陷让我们看看他们在这里
开工可能不适配
微学可能不完全训练程序.其主要目标是提供小块复杂信息课程开发者无法分解综合课程,例如守法训练,到微级
某些角色微学习可能弊大于利,因为学习者获取部分信息而非全部信息提供即时解决方案和复习训练
二叉无组织化
微学习的潜在缺陷之一是它分解微学习工具大都像拼图中的片段 并发组成大图学习者若不谨慎, 可能无法访问几片块,以这种方式,他们没有实现最优学习结果
微学习中的分解可能耗资员工掌握一些技能,但忽略其他技能训练素材学习进度导师可克服问题
3级目标一模块
短短数分钟学习诱人 10分钟内学习全部技巧很难雇员可能在一天内全程学习传统课堂教学然而,用微学习工具在一天内实现相似学习可能是不可能的,因为它将概念分解成每个模块一个学习目标
学习者若需要完全综合理解所选题目,应坚持大型培训计划并使用多种方法
4级长期目标
微学习聚焦于每个模块的一个学习目标然而,长期学习结果极为复杂和多面性。微学习意在满足即时学习需求,而不是实现复杂详细的长期学习目标
总结起来
当我们研究最新的L&D模型和工具时,例如混合学习和微学习时,得益比失益多得多。方法匹配当前员工的需求 最能从资源中取出学习工具不能一刀切
评估微学是否高效果高效方法培训的最佳方式是将微学融入现有培训模式中。这一过程可能会为您提供 优化生产率的公平概念获取eBook学习微学习策略
编辑注解:该文章原创于2022年6月发布并更新全面性