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人工智能混合学习如何支持工作场所的技能提升和再培训
与人工智能的混合学习可帮助学习与发展团队支持一次性培训之外的技能提升和再技能培训。它展示了如何设计学习旅程，强化工作技能，并将这种方法应用于关键的企业培训需求。这篇文章首先发表在电子学习行业。
来源:eLearning行业 | 在线教育博客混合学习，由 L&D 中的人工智能支持
如果您领导 L&D，您可能已经亲眼目睹了这一点：人们不会仅仅因为我们安排了培训而学习。他们知道何时在执行任务之前、在棘手的时刻或在他们尝试并需要反馈之后在正确的时间出现正确的支持。这就是混合学习解决方案发挥作用的地方。最好的情况是，它是讲师指导培训 (ILT)、在线学习（实时学习和自定进度）以及学习者在工作时可以实际使用的绩效支持的有计划的组合。混合并不是重复。这是协调。
这种协调可以提高保留率和工作成果。它还符合工作场所学习通过经验、社交学习和正式培训的实际发生方式。
如何利用人工智能设计混合学习？
当混合学习被规划为一次旅程而不是一堆格式时，效果最佳。在实践中，学习会经历明确的阶段：首先了解期望的内容，然后看到它做得很好，尝试一下，获得反馈，然后回来强化重要的事情。
这也意味着要有意了解每个学习目标的实现方式。知识密集的主题通常可以通过简短的、自定进度的模块更好地处理。当实时会议用于讨论、解决问题以及将概念应用于实际场景时，效果最佳。这种翻转课堂方法使教师的时间更有价值，并让学习者在重要的地方保持参与。
在混合学习旅程设计中，从“我们在哪里添加人工智能？”转变人工智能工具在学习开始之前、应用期间和培训之后介入这些压力点时最有用。
哪些格式和数字资产可以让人工智能混合学习发挥作用？
创建“混合”的核心格式：