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数据驱动的L＆D：用无代码构建实时学习分析仪表板

2025年6月13日 17:00 33 Comments
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AI会感到不知所措，但这并不一定！ This glossary helps you understand common AI terms so you can collaborate and innovate.无论您是刚开始还是刷新知识，本指南都会帮助您探讨AI周围的所有内容。这篇文章首次在电子学习行业上发表。

来源:eLearning行业 | 在线教育博客
智能L＆D计划具有无代码分析仪表板，当今的超数数字工作场所，学习与开发（L＆D）已超越了一定程度的培训模型。现在，组织需要洞察力 - 真实的时间，可操作和视觉。然而，许多L＆D团队仍在浏览零散的系统，手动编译报告，并努力将数据转化为决策。这是无代码平台介入的地方，改变了学习分析的方式的建立，跟踪和行动的方式。在实时学习分析仪表板的情况下，企业可以从分散的来源集中数据，自动跟踪培训进度，并发现知识差距而无需编写单个代码。对于L＆D领导者，人力资源负责人和团队经理，这意味着更好的知名度，更快的决策和更高的学习投资回报率。近年来，向数据驱动的L＆D转向数字学习领域的变化迅速发展。混合工作，技能差距以及重新杀伤员工的压力很快促使人们对更好的培训成果的需求。但是什么定义了“更好”？答案在于数据。 L＆D领导者现在不再依靠过时的指标，而是倾向于参与率，绩效趋势和投资回报率，而是使数据成为决策的骨干。为什么L＆D需求Todayl＆D计划不再限于入职或合规性。他们现在为劳动力的转变，提高技能倡议和人才保留加油。但是，如果没有正确的可见性，即使是最精心设计的培训计划也可以平稳。这是现代L＆D团队所遇到的困难：遍布多个学习管理系统（LMS），人力资源平台和电子表格中的数据，需要数天（或几周）才能编译到编译时，可以基于个性化的学习期间或适应性的绩效，以实现学习的效果。提供解决方案。当数据为
合规性 洞察力 分析的 负责人 真实的 电子表格 团队 领导者 工作场所 人力资源 零散的 编译 过时的 设计的 适应性 数据 管理系统 数据驱动 差距 提高 培训 为什么 技能 意味着 决策 计划 驱动的 学习 分散的 代码 仪表板 跟踪 学习的 劳动力 更好 工作场 倾向于 正确的 动力的 绩效 可见性