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数据驱动学习：使用分析来提高员工绩效
了解 L&D 专业人员如何使用数据和学习分析来优化培训计划、个性化学习体验并将学习成果与业务绩效联系起来。了解实施数据驱动学习策略的关键步骤。本文首次发表于 eLearning Industry。
来源:eLearning行业 | 在线教育博客利用数据来推动业务结果
学习与发展（L＆D）专业人员承受着证明其培训计划的影响的压力。为了满足这些要求，许多人正在转向数据驱动的学习，该学习使用分析来优化学习计划并衡量其有效性。通过利用数据，L＆D团队可以个性化培训，跟踪学习者的进步并将学习成果直接连接到组织目标。在本文中，我们将探讨数据驱动的学习策略如何彻底改变L＆D专业人员对员工发展的方式。
数据驱动学习的重要性
数据驱动的学习不仅在于跟踪参与率，还涉及使用见解不断改进学习计划并确保它们与业务目标保持一致。有了正确的数据，L＆D专业人员可以确定有效的方法，需要改进的方法以及如何使培训更加相关和引人入胜。
数据驱动学习的关键好处
- Improved decision-makingData provides concrete insights that help L&D teams make more informed decisions about program design and delivery.Personalized learning experiencesBy analyzing learner data, L&D professionals can tailor training to meet individual needs, preferences, and skill gaps.Measurable business impactData allows L&D teams to directly link training outcomes to business metrics like productivity, performance, and retention.