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利用自适应学习系统构建更智能的学习与发展策略
现代组织正在采用由人工智能主导的员工反馈提供支持的自适应学习系统，以转变学习与发展、提高参与度和技能发展，并使培训与动态业务需求保持一致。这篇文章首次发表在电子学习行业。
来源:eLearning行业 | 在线教育博客人工智能驱动的学习与发展，实现持续增长
现代组织一直面临着快速重新培训和提高劳动力技能的压力，由于技术颠覆和不断变化的技能需求，预计到 2030 年 85% 的工作岗位将发生变化。员工希望持续发展，而不是年度审查，但传统的反馈包括不频繁的调查或课后评估，这些反馈对于 L&D 的影响来说很难及时。以人工智能为主导的员工反馈系统与自适应学习系统相集成，通过使反馈成为一个连续的、数据丰富的流，为学习设计、内容优先级和能力建设提供信息，从而解决了这一差距。
通过整合实时情绪分析、预测分析和自适应循环，L&D 领导者从仅仅被动的项目交付转变为预测性的、与业务一致的策略，将参与度提高了 40%，并使培训与绩效结果保持一致。
从静态评论到持续反馈循环
这表明 L&D 发生了根本性转变，从不频繁的、向后回顾的审查转向由 L&D 和员工反馈系统中的人工智能驱动的持续反馈循环，提供近乎实时的情报来推动学习决策。
AI 整理来自脉搏调查、绩效工具、LMS 交互和协作平台的数据，以有效识别数千名员工的情绪模式、参与趋势和技能差距。即时警报会标记表现不佳的模块，并通过内容更新或补充辅导实现快速、有针对性的干预。与计划结束审核相比，这将响应时间从几个月缩短到几天。此外，NLP 技术将来自自由格式评论、聊天日志和辅导笔记的非结构化数据转化为有关内容相关性和学习体验质量的可操作的见解。