详细内容或原文请订阅后点击阅览

从记分卡到信号：重新思考人工智能时代的学习影响

2025年10月16日 15:00 33 Comments
X Twitter Instagram Mail

本文探讨了人工智能、分析和六盒®绩效思维模型如何改变学习测量。它将静态调查的影响重新定义为动态信号，将学习与现实世界的行为、绩效系统和业务成果实时联系起来。这篇文章首先发表在电子学习行业上。

来源:eLearning行业 | 在线教育博客
人工智能、分析和绩效思维：重塑学习衡量传统的培训衡量通常感觉像是一件苦差事：收集 1 级反馈、报告完成率并希望获得下游结果。但到 2025 年，随着人工智能和性能分析的兴起，这种反应式模型已经不够了。当今的组织需要实时了解绩效，而不仅仅是学习。这意味着重新思考我们如何定义、捕捉和利用学习影响力。进入衡量的新时代 — 柯克帕特里克与六盒绩效思维相结合，评估成为一个持续的绩效反馈循环，而不是事后分析。为什么学习影响仍然很重要以及为什么它必须不断发展 高管投资培训并不是因为培训很好。他们进行投资是因为他们期望获得以下结果：更高的 CSAT、更快的入职速度、更低的错误或升级、更高的保留率或销售转化率传统模型（Kirkpatrick、Phillips、Brinkerhoff）帮助我们将培训与价值联系起来。但它们并不是为以下目的而构建的：人工智能驱动的内容基于模拟的实践大规模微辅导实时行为跟踪这就是绩效思维和人工智能的融合之处。经典模型仍然适用——现代扭曲柯克帕特里克的 4 个级别（升级版）第 1 级第 2 级第 3 级第 4 级反应学习行为结果来自开放文本反馈的 NLP 情绪自适应评估、置信度 分数、模拟性能来自系统（CRM、呼叫日志、工作流程工具）的行为信号将学习映射到业务 KPI 的动态仪表板人工智能使每个级别都是连续的，而不是间歇性的。Phillips ROI 模型Phillips 添加了第 5 级（投资回报率）。过去衡量起来很复杂，人工智能现在能够：将培训自动映射到 KPI 变动（例如，减少升级、更好的首次呼叫解决率）。使用队列前/后数据进行预测 ROI 建模。按地区、受众或内容类型可视化培训价值。ROI 成为实时指标，而不仅仅是年度审查。Brinkerhoff 的成功案例方法 (SCM)AI 可以：转录和
间歇性 模拟性能 仪表板 模拟的 思维 绩效 传统的 学习 大规模 ROI 反馈 分析的 实时 意味着 结果 动态 行为 性能分析 转化率 人工智能 Phillips 连续的 反应式 培训 为什么 自适应 可视化 衡量 置信度 模型 内容 驱动的 来自