你是否认为与老师一对一的互动是最有效的学习方式?这是完全可以理解的。课堂教学一直是劳动力培训的一部分,对在线培训持保留态度是很自然的。但你难道对L&D的在线培训和在线学习的热潮一点都不好奇吗?为什么不了解更多关于电子学习的内容和方式,这样你就可以一劳永逸地消除你的顾虑了?
在线培训的5个常见问题及其解答
1.电子学习真的有效还是仅仅是数字化培训的尝试?
混合围棋的最大优势
2.在线培训真的能节省时间和金钱吗?
是的,快速电子学习的节省更多
3.电子学习如何增强知识记忆?
采用有效的教学策略、微学习和间隔学习
4.lms的日子屈指可数了吗?
不,他们是在自创身份
5.新时代的电子学习趋势是必要的还是一种时尚?
当你决定现在是否真的需要它们时,一定要小心
下载正确的电子学习的基本指南。
这里有一些关于在线培训的常见问题,希望能解决你的疑问,并呈现一个全面的画面。
关于在线学习的5个常见问题
1.电子学习真的有效还是仅仅是数字化培训的尝试?
许多人认为在线培训在可扩展性方面是一个有用的解决方案,而不是有效性。在某种程度上,我们根深蒂固地认为,有老师的课堂培训和面对面的互动更有效,即使不是很方便。然而,这种认为一种培训模式天生就比另一种更好的想法可能是不正确的。有效的学习更多地与你如何利用你拥有的资源来建立经验有关,而不是培训是在课堂上进行还是在网上进行。
根据凯瑟琳Lombardozzi,“学习理论家和研究人员已经认识到,我们与其说是在‘教导’,不如说是在创造一个人们可以学习的环境。”因此,电子学习解决方案的有效性将完全取决于您的教学设计策略在吸引学习者方面有多好,以及您的课程内容与学习目标有多一致。
需要注意的重要一点是,尽管在线培训非常有效,但在许多情况下它不能取代教师指导的培训(ILT)。这就是为什么混合学习方案将ILT和在线学习结合起来,往往有助于确保有效的学习体验。
2.在线培训真的能节省时间和金钱吗?
人们普遍认为,任何涉及技术的东西都不可避免地昂贵。尽管在L&D内部和外部,这都是一个非常相关的问题,但事实是,时间和金钱的数量完全取决于课程的持续时间,它的复杂程度,以及使用的格式。
视频和音频播客很容易制作,不需要太多时间,而且相对便宜。另一方面,基于游戏的设计和模拟需要更高层次的交互性,需要花费更多时间和成本。
从更大的角度来看,在线学习实际上比ILT更有成本效益,尤其是在全球业务中。通过在线培训,您可以省去培训场地、讲师费用、员工住宿费、差旅费和每隔几个月的复习培训费用。此外,你可以选择快速电子学习解决方案使用创作工具可以节省40%的开发时间。
3.电子学习如何增强知识记忆?
培训后知识保留是衡量培训效果的重要指标之一。那么,电子学习是如何让学习者克服遗忘曲线并帮助记忆知识的呢?一个有效的、有吸引力的在线培训项目是正确的教学策略的组合——使用小规模的微学习模块,并在一段时间内提供间隔训练。
- 有效的教学设计策略确保学员在整个课程过程中保持专注。最受欢迎的策略是讲故事、场景、引导学习、游戏化和基于游戏的设计。每种策略都为学习者提供了一种独特的体验,帮助他们理解和保留所获得的信息。
- Microlearning包括小而集中的学习模块,每个模块专注于一个单一的学习目标。这种培训方法背后的想法是,小的信息块比长时间的电子学习更容易保留Microlearning模块提供有针对性的信息,不要拐弯抹角。他们也避免了冗长课程的单调。
- 间隔的学习在一段时间内提供定期的训练。如果知识是在中间的间歇向学习者提供的,而不是一次向他们提供太多的信息,那么知识就更容易被记住。
4.lms的日子屈指可数了吗?
不,一点也不!lms仍然是电子学习培训项目的一个重要方面。只是他们现在不是市场上唯一的参与者。有或没有LMS的组织正在使用越来越多的管理系统,如学习内容管理系统(LCMS)和学习记录存储(LRS)。根据2018年网络学习协会报告在美国,三分之二的受访者在使用LMS的同时使用某种形式的社会知识管理和人才管理平台。
随着新的电子学习技术标准(如xAPI和cmi5)的出现,组织有必要选择带有配套LRS的LMS,或者将外部LRS与LMS一起工作。虽然这些新的管理平台包括许多不同的功能,但它们都没有提供LMS所能提供的跟踪、分析和报告规模。此外,lms也在不断发展,并为大多数与电子学习相关的操作提供内置或插件选项。
5.新时代的电子学习趋势是必要的还是一种时尚?
L&D正与“新时代”的电子学习趋势——人工智能、机器学习增强现实、混合现实和虚拟现实。同意,这些都是非常高端的技术解决方案,但它们真的与贵公司目前的情况相关吗?
无论是人工智能还是AR/VR,在在线学习中整合这些趋势既复杂又昂贵。你的组织培训中很少有真正需要人工智能或AR/VR的。它们还需要定制设计(需要的不仅仅是课件开发人员的专业知识),不能使用快速创作工具进行开发。
adobectivate是为数不多的可以开发具有低水平AR功能的课程的创作工具之一。人工智能需要大规模的数据挖掘才能工作,目前,它在自适应引擎中的功能有限。
虽然这些新时代的学习趋势在L&D中似乎非常普遍,但目前,大多数组织培训还没有发展到需要它们的地步。你现在准备好踏上在线培训之旅了吗?还是你需要更多关于在线学习的见解?更多信息请参阅我们的电子书。