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作為培訓專業人士，你可能已經注意到高管們都在關注大數據，並想要用數據來做預測分析。大數據已對商業領袖們的思維和決策標准產生了重大影響。L&D從業者也必須認識到這一點，並學會理解數據在人力資本管理中發揮著怎樣的角色，從而相應調整企業培訓策略。
因此，想要在未來新型的企業學習版圖中大展身手，你必須學會用“數據”這門語言。本文將概述大數據背景下L&D的發展方向，同時提出培訓成功不可或缺的7項關鍵實踐。
趨勢：數據分析、自動化與整合
雖然投資回報率（ROI）或平衡計分卡仍是決定投資的重要參考，但決策層正越來越仰仗前期預測性的數據——主要側重於績效和成果（包括涉及企業學習的投資）。雖然企業培訓人員無需成為定量分析的行家，但他們要學習數據分析的思維，並能夠收集和使用績效數據，以證明培訓方案的有效性。同樣，如何識別人才培養需求？如何設計具有針對性的方案？如何確保培訓方案的有效執行？這些都需要與數據相結合的思路。
培訓實踐的變化有外因和內因共同催生。外因是各種顛覆性技術的崛起，而內因則是逐漸多元化、差異化的人才隊伍。顛覆性技術不僅有預測性分析，還有企業職能的自動化和整合，包括人力資源。
人力資源的自動化軟件服務起始於薪酬福利模塊，現在已開始對其他模塊產生戰略性影響，如人才招募（招聘）及人才管理（包括人力資源規劃、入職和繼任規劃）。人力資源職能，尤其與人才管理相關的，也呈現整合化的趨勢，雖然這一趨勢在大公司更為明顯。
在培訓領域，新的xAPI規範已投入應用，與早期的SCORM標准相配合。SCORM記錄正式的內部培訓活動、課程的完成情況，並把信息整合至企業的學習管理系統（Learning Management System,LMS）；xAPI規範則提供了一種記錄個人學習過程的方式，無論是內部或外部的、正式或非正式的學習。這些記錄儲存於學習檔案庫（Learning Recording Store，LRS）。然而，遺憾的是，目前為止，很少有公司將以上這些培訓系統與HR的其他功能和流程整合起來。
為什麼整合很重要？因為HR和L&D的系統裡積累著海量的數據，恰當地整合和分析這些數據，可以為高層決策者提供戰略性洞察與商業智慧，幫助他們做出更好的投資（資源和資本）決策。
目前，我們還很難看清L&D的發展方向。為何傳統培訓正在減弱？我們對學習方式的認識正在經歷怎樣的變化？這些問題未必能找到准確答案。但要記住的是，改變是必須的。
改變方式：搭建學習與績效的生態系統
要建立一個學習與績效之間的生態系統，第一步是利用科學對於學習機制的新認識。神經科學領域的研究為揭示學習行為的本質提供了有價值的新信息。通過此類研究，我們更清楚地看到，學習的含義並不是依附於企業組織的一次次培訓。所以，L&D系統應不僅包括正式的授課、在職培訓或教練輔導；若想要達成效果，我們必須要超越“完成學習任務”和考試結果（柯氏評估第2級）。
現在，依靠前沿的神經科學研究，我們能更好地理解人們在生活和工作中是怎樣學習的。學習還發生在課堂之外；學習不僅來自上司、教練和培訓師，也發生在同事之間。此外，業績支持（Performance Support）手段將有效促進工作業績。
企業應該建立一個學習生態系統，產生實際的業績回報，畢竟這才是決策者所關心的！（以往的柯氏四級評估/Philip五級評估對高管來說已然不夠了。）
David Kelly最近的一篇博文表示，在當今的數字化世界中，每個人都被包圍在學習資源網絡中。在這個環境中，每個資源都與其他資源相聯，從而創造出一個可以發生任何學習的整體環境。學習生態系統是技術與資源的結合體，可以幫助個人在此環境中進行學習。同時，鑒於績效是學習的主要出發點，該生態系統也能幫助個人更好地貢獻價值，支持業績表現。
重點部署：組織學習與績效戰略
L&D領域的“生態變化”其實可以映射至整個人力資本管理，而事實上，多數組織目前尚未把L&D的轉型與人力資本管理聯系起來。企業學習中產生的數據往往沒有及時得到收集、分析，以轉化為有戰略價值的商業智能數據。大多數公司沒有把L&D與其他HR系統全面整合。鑒於這是一個未來趨勢，培訓專業人士可以趁早開始為自己的L&D計劃進行定位與設計。
培訓人士面臨的最大挑戰是思維轉換，要開啟戰略性思考，而非被動跟隨計劃或僅停留於操作層面。這種思維上的轉變要求我們著重把培訓學習與管理層所關心的業績成果相聯系。我們要充分利用現有的技術優勢，調整學習方案和模式。
基於科學研究和無處不在的創新技術，培訓專業人士現在可以采取7項措施來建設學習型的生態系統，並使其與人力資源管理同步發展。
1、首先發展社會化學習
制定社會化、協作性的學習策略，在合適的情況下，首推社會化學習（其適用性可能超乎預計）。眾所周知，通過社交與合作來學習是非常有效的，這是人們在工作中最習以為常的學習方式，較易融入你的學習生態系統，且成本低廉。
2、績效支持設計
績效支持要能夠按需、即時地提供學習內容（通過移動端推送有針對性的相關支持內容，同時可作為正式或非正式學習的補充材料），這也是學習績效生態系統中成本相對較低的元素。
3、挑選合適的現成課程
調整現成課程的選擇與構成比例。在尋找業內權威課程或供應商課程時，必須將課程與受訓人員需求相匹配。相對於定制課程，優先考慮現成的課程，但要確保其效果和品質，並與特定的人才發展需求相符。
4、僅在必要時開發定制課程
如果需要開發定制課程與內容，則必須要全面衡量培訓方案與業務需求的關系，充分考慮其執行力、效果與影響。鑒於開發定制課程是學習生態系統中成本最高的培訓方式，所以培訓人員需表明為何相對於以上其他方式，定制課程是更合適的、能產生更高的價值。
5、培訓前進行調研
在正式或非正式學習方案中，恰當地設計實踐、測試和活動，同時恰當地設置復習。關注調研結果，並在方案設計中運用調研結果。圍繞著eLearning設計有許多華而不實的理論，但只有那些經得起推敲的才能留下來。
6、追蹤學習過程與結果
將學習與業績結果相聯系。這需要整合你的學習管理系統、學習檔案庫和績效管理系統。公司高管希望了解你如何評估學習效果、學習進度。提出學習項目前不能沒有一個評估計劃！
7、教導管理者如何培養人才
管理者也需要掌握指導人才的能力，並學會利用學習資源及績效管理系統。培訓是永無止境的。非正式的學習和績效支持也一樣，也需要我們的管理者成為學習的“領頭羊”，在學習的道路上主動提供強有力的支持。
總結
光有參加培訓的人數和完成的課程量，對決策層來說毫無意義。只是被動接受知識或只能應試的人是不能滿足組織需要的，組織需要的是能夠創造業績的個人和團隊。設計學習生態系統的首要目標是培養組織真正需要的人才，要以此為出發點，學習生態系統應致力於為學習策略提供堅強後盾，並與人才管理戰略相結合。
作為培訓專業人士，你可能已經注意到高管們都在關注大數據，並想要用數據來做預測分析。大數據已對商業領袖們的思維和決策標准產生了重大影響。L&D從業者也必須認識到這一點，並學會理解數據在人力資本管理中發揮著怎樣的角色，從而相應調整企業培訓策略。
因此，想要在未來新型的企業學習版圖中大展身手，你必須學會用“數據”這門語言。本文將概述大數據背景下L&D的發展方向，同時提出培訓成功不可或缺的7項關鍵實踐。
趨勢：數據分析、自動化與整合
雖然投資回報率（ROI）或平衡計分卡仍是決定投資的重要參考，但決策層正越來越仰仗前期預測性的數據——主要側重於績效和成果（包括涉及企業學習的投資）。雖然企業培訓人員無需成為定量分析的行家，但他們要學習數據分析的思維，並能夠收集和使用績效數據，以證明培訓方案的有效性。同樣，如何識別人才培養需求？如何設計具有針對性的方案？如何確保培訓方案的有效執行？這些都需要與數據相結合的思路。
培訓實踐的變化有外因和內因共同催生。外因是各種顛覆性技術的崛起，而內因則是逐漸多元化、差異化的人才隊伍。顛覆性技術不僅有預測性分析，還有企業職能的自動化和整合，包括人力資源。
人力資源的自動化軟件服務起始於薪酬福利模塊，現在已開始對其他模塊產生戰略性影響，如人才招募（招聘）及人才管理（包括人力資源規劃、入職和繼任規劃）。人力資源職能，尤其與人才管理相關的，也呈現整合化的趨勢，雖然這一趨勢在大公司更為明顯。
在培訓領域，新的xAPI規範已投入應用，與早期的SCORM標准相配合。SCORM記錄正式的內部培訓活動、課程的完成情況，並把信息整合至企業的學習管理系統（Learning Management System,LMS）；xAPI規範則提供了一種記錄個人學習過程的方式，無論是內部或外部的、正式或非正式的學習。這些記錄儲存於學習檔案庫（Learning Recording Store，LRS）。然而，遺憾的是，目前為止，很少有公司將以上這些培訓系統與HR的其他功能和流程整合起來。
為什麼整合很重要？因為HR和L&D的系統裡積累著海量的數據，恰當地整合和分析這些數據，可以為高層決策者提供戰略性洞察與商業智慧，幫助他們做出更好的投資（資源和資本）決策。
目前，我們還很難看清L&D的發展方向。為何傳統培訓正在減弱？我們對學習方式的認識正在經歷怎樣的變化？這些問題未必能找到准確答案。但要記住的是，改變是必須的。
改變方式：搭建學習與績效的生態系統
要建立一個學習與績效之間的生態系統，第一步是利用科學對於學習機制的新認識。神經科學領域的研究為揭示學習行為的本質提供了有價值的新信息。通過此類研究，我們更清楚地看到，學習的含義並不是依附於企業組織的一次次培訓。所以，L&D系統應不僅包括正式的授課、在職培訓或教練輔導；若想要達成效果，我們必須要超越“完成學習任務”和考試結果（柯氏評估第2級）。
現在，依靠前沿的神經科學研究，我們能更好地理解人們在生活和工作中是怎樣學習的。學習還發生在課堂之外；學習不僅來自上司、教練和培訓師，也發生在同事之間。此外，業績支持（Performance Support）手段將有效促進工作業績。
企業應該建立一個學習生態系統，產生實際的業績回報，畢竟這才是決策者所關心的！（以往的柯氏四級評估/Philip五級評估對高管來說已然不夠了。）
David Kelly最近的一篇博文表示，在當今的數字化世界中，每個人都被包圍在學習資源網絡中。在這個環境中，每個資源都與其他資源相聯，從而創造出一個可以發生任何學習的整體環境。學習生態系統是技術與資源的結合體，可以幫助個人在此環境中進行學習。同時，鑒於績效是學習的主要出發點，該生態系統也能幫助個人更好地貢獻價值，支持業績表現。
重點部署：組織學習與績效戰略
L&D領域的“生態變化”其實可以映射至整個人力資本管理，而事實上，多數組織目前尚未把L&D的轉型與人力資本管理聯系起來。企業學習中產生的數據往往沒有及時得到收集、分析，以轉化為有戰略價值的商業智能數據。大多數公司沒有把L&D與其他HR系統全面整合。鑒於這是一個未來趨勢，培訓專業人士可以趁早開始為自己的L&D計劃進行定位與設計。
培訓人士面臨的最大挑戰是思維轉換，要開啟戰略性思考，而非被動跟隨計劃或僅停留於操作層面。這種思維上的轉變要求我們著重把培訓學習與管理層所關心的業績成果相聯系。我們要充分利用現有的技術優勢，調整學習方案和模式。
基於科學研究和無處不在的創新技術，培訓專業人士現在可以采取7項措施來建設學習型的生態系統，並使其與人力資源管理同步發展。
1、首先發展社會化學習
制定社會化、協作性的學習策略，在合適的情況下，首推社會化學習（其適用性可能超乎預計）。眾所周知，通過社交與合作來學習是非常有效的，這是人們在工作中最習以為常的學習方式，較易融入你的學習生態系統，且成本低廉。
2、績效支持設計
績效支持要能夠按需、即時地提供學習內容（通過移動端推送有針對性的相關支持內容，同時可作為正式或非正式學習的補充材料），這也是學習績效生態系統中成本相對較低的元素。
3、挑選合適的現成課程
調整現成課程的選擇與構成比例。在尋找業內權威課程或供應商課程時，必須將課程與受訓人員需求相匹配。相對於定制課程，優先考慮現成的課程，但要確保其效果和品質，並與特定的人才發展需求相符。
4、僅在必要時開發定制課程
如果需要開發定制課程與內容，則必須要全面衡量培訓方案與業務需求的關系，充分考慮其執行力、效果與影響。鑒於開發定制課程是學習生態系統中成本最高的培訓方式，所以培訓人員需表明為何相對於以上其他方式，定制課程是更合適的、能產生更高的價值。
5、培訓前進行調研
在正式或非正式學習方案中，恰當地設計實踐、測試和活動，同時恰當地設置復習。關注調研結果，並在方案設計中運用調研結果。圍繞著eLearning設計有許多華而不實的理論，但只有那些經得起推敲的才能留下來。
6、追蹤學習過程與結果
將學習與業績結果相聯系。這需要整合你的學習管理系統、學習檔案庫和績效管理系統。公司高管希望了解你如何評估學習效果、學習進度。提出學習項目前不能沒有一個評估計劃！
7、教導管理者如何培養人才
管理者也需要掌握指導人才的能力，並學會利用學習資源及績效管理系統。培訓是永無止境的。非正式的學習和績效支持也一樣，也需要我們的管理者成為學習的“領頭羊”，在學習的道路上主動提供強有力的支持。
總結
光有參加培訓的人數和完成的課程量，對決策層來說毫無意義。只是被動接受知識或只能應試的人是不能滿足組織需要的，組織需要的是能夠創造業績的個人和團隊。設計學習生態系統的首要目標是培養組織真正需要的人才，要以此為出發點，學習生態系統應致力於為學習策略提供堅強後盾，並與人才管理戰略相結合。
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