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企业数字化学习体系与管理策略的发展演变

正文2832字 | 阅读约6分钟

作者 | 中大咨询研究院 邵启明


跟随数字化技术变革的脚步,企业员工培训经历了从1.0阶段到4.0阶段的发展变化。其中,1.0阶段为“传统式学习”,2.0-4.0阶段均属于“数字化学习”的范畴。本文将深入分析数字化学习体系从2.0至4.0阶段的演变过程,并提出各阶段的管理策略以供参考。


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(资料来源:中大咨询研究院整理)



2.0阶段:网络学习——

线上开展的无纸化学习


网络学习(Electronic Learning,简称E-learning),指企业借助互联网开展的员工培训学习活动,有丰富的电子学习资源、无纸化培训、针对性地提供符合培训需求的学习内容与方式、学习内容持续更新几大特点。


1.体系演变:数字化学习基础体系的建立


2.0-网络学习阶段建立起了数字化学习基础体系,分为流程体系、内容体系、技术体系三大子体系。数字化学习基础体系是数字化学习时代企业搭建培训体系的通用模型,在3.0、4.0阶段均有不同的侧重与优化。


(资料来源:中大咨询研究院整理)


流程体系


流程体系是数字化学习体系的脉络指引,在设计时可采用ISO10015国际培训标准,分为需求分析、学习设计、教学实施、学习评估、监控反馈五部分。


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(资料来源:中大咨询研究院整理)


内容体系


内容体系是数字化学习体系的核心组成部分,其中包含课程库与知识库两部分。


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(资料来源:中大咨询研究院整理)


技术体系


技术体系是数字化学习体系的物质基础,支持内容与流程体系的搭建。


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(参考资料:《企业数字化学习的理论与实践研究:企业数字化学习体系的构建与案例分析》,柯清超)


2.管理策略:四大通用策略+三项专业策略


中大咨询研究院认为,处于数字化学习时代的企业应首先关注四大通用管理策略——关注员工心理需求、把握员工兴趣点、渗透企业文化与战略和打造健全培训体系,此为适用于2.0-4.0阶段的基础性策略。


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(资料来源:中大咨询研究院整理)


此外,结合四大通用策略,企业还应注重网络学习下的三项专业策略。


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(参考资料:《企业数字化学习的十大发展主题》,吴峰)



3.0阶段:移动学习——

移动便携的碎片化学习


移动学习(Mobile Learning,简称M-learning),指利用无线移动通信网络技术,使用无线移动通信终端设备,来获取教育信息、教育资源和教育服务的学习形式,具备移动便携、碎片化学习、自主学习、延续性强、即时沟通五大特点。


1.体系演变:基于基础体系的移动便携优化模式


基于2.0阶段的数字化学习基础体系模型,3.0阶段在流程、内容、技术体系层面侧重移动便携、碎片化课程、移动互联技术与APP资源。


流程体系


移动学习下的流程体系重在移动便携,在设计、实施、评估环节开展碎片化课程设计、移动教学与实时在线评估。


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(资料来源:中大咨询研究院整理)


内容体系


移动学习下的内容体系在课程库与知识库侧重碎片化课程(“微课”)。


  • 课程库优化:理论知识类课程可在移动端自主学习“微课”并安排进度,技能知识类课程可通过“微课”结合实际操练,强化技能掌握,对工作实操问题可手机录像上传,在培训师、专家等人员观看视频后,给予指导反馈;

  • 知识库优化:在移动端设置在线学习社区,提供学员、专家进行交流和请教,并提供移动端的知识数据库查阅检索。

技术体系


移动学习下的技术体系侧重移动互联技术与APP资源。


  • 硬件基础:网络环境注重企业内部wlan与移动通信网络相结合,学习终端注重BYOD(Become Your OfficeDevice);

  • 软件资源:移动学习APP可使用现有平台或开发专用的平台程序,系统功能包括移动学习资源发布、答疑、讨论、练习考试、资源提交、进度管理、考评管理等学习支撑。

(参考资料:《移动学习运用于高技能人才培养的模式研究》,李国林)


2.管理策略:四大通用策略+四项专业策略


中大咨询研究院认为,3.0阶段的企业在结合四大通用策略的基础上,应注重移动学习下的四项专业策略。


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(参考资料:《“互联网+”时代,移动学习方式在企业培训中的应用》,崔晓)



4.0阶段:大数据学习——

数据驱动的个性化学习


大数据学习(Big Data Learning),指借助数据分析技术对员工与企业的相关数据进行价值挖掘,精准定位培训需求,进而指导员工培训模式的选择与设计,有需求分析精准化、数据管理科学化、员工培训个性化几大特点。


1.体系演变:基于基础体系的个性定制优化模式


基于2.0阶段的数字化学习基础体系模型,4.0阶段在流程、内容、技术体系层面侧重数据价值挖掘、个性化定制、数据分析技术。


流程体系


大数据学习下的流程体系侧重需求分析、学习评估与监控反馈环节的数据价值挖掘。


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(资料来源:中大咨询研究院整理)



需求分析的数据挖掘过程如下,包括组织、任务与人员分析。


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(资料来源:中大咨询研究院整理)



学习评估与监控反馈的数据挖掘过程如下:


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(资料来源:中大咨询研究院整理)


内容体系


大数据学习下的内容体系在课程库与知识库更注重个性化定制。


  • 课程库优化:大数据分析技术提供的精准需求分析,并联动人力资源大数据库,使课程的个性化、定制化程度提高;


  • 知识库优化大数据分析技术提供的精准需求分析,并联动人力资源大数据库,使知识库的内容更新速度与实用度提高。


技术体系


移动学习下的技术体系更加侧重数据分析技术。


  • 硬件基础:网络环境与学习终端相较3.0阶段未发生显著改变,此外,数据分析技术得到广泛应用,包括数据挖掘流程、建模方法和数据挖掘应用,即“应用背景+数据挖掘理论基础+工具+建模流程+算法+应用案例”的结合;


  • 软件资源:主要表现为数据分析软件的运用,包括SAS、SPSS、R、Python、Hadoop+Spark、SPSSModeler、Excel、Minitab、R语言、Python。


(参考资料:《看大数据时代企业员工培训的发展》,管理大数据)


2.管理策略:四大通用策略+五项专业策略


中大咨询研究院认为,4.0阶段的企业在结合四大通用策略的基础上,应注重大数据学习下的五项专业策略。


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(参考资料:《大数据背景下企业员工培训模式探讨》,刘富成)



结语


数字经济为企业带来了数字化学习,其中,网络学习是数字化学习的开端,移动学习是网络学习结合移动终端的优化模式,大数据学习则是网络、移动学习结合大数据技术的优化模式。对此,企业应权衡开展数字化学习的成本与效益,因地制宜,顺势而为,选择适于自身发展的员工培训模式,方能有效地促进企业形成学习型组织,增强数字化时代的竞争力。



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