[原创] 五大策略，有效提升员工的学习参与度

80后90后甚至00后正在成为企业员工的主体，他们伴随着互联网的发展而成长，自我意识比较强烈，不盲从、不迷信，需要更多的自主性；受益于各种高科技带来的便利，他们的学习有个比较大的特点，就是学习更多的是因为任务需要或兴趣而进行即时性学习，而不是预备性学习。

这种背景下，过去以教为主的、灌输式的企业培训，显然不能引发员工的学习兴趣，企业学习要增加员工的参与感，学什么怎么学，让员工自己主导，而学习发展团队的工作则要有以下几个方面的改变。

首先，帮助员工动态定义自身角色、任务、情境、挑战，在兼顾当前任务与未来发展，个人需要与组织需要的基础上，激发员工的学习动机，为员工绘制清晰的学习地图，帮助他们了解自己的学习路径。

其次，从标准课程开发转移到学习资源开发，整合企业内外资源，策展更多符合员工和组织当下及未来发展需要的学习资源。

第三，内容组织上，既要能将系统的学习资料拆解成满足员工即时性需求的知识单元或知识点，也要能够在员工碎片化学习基础上生成或提供系统化整体化的知识内容。

第四，关注最新的学习技术，及时引入人工智能、大数据等先进的IT技术，为员工提供良好的学习体验。

美国教育和劳动力市场研究中心（Research Center for Education and Labor Market） 的研究发现，员工96%的学习时间发生在日常工作流程中，比如团队成员间通过面对面或在线协作等方式进行知识、信息、技能的共享交流，团队定期针对某一问题的研讨，项目经验教训的总结等等。

要提升学习发展在企业中的影响力，就是要通过良好的设计思维和先进技术，开发将学习融入到工作流程中的解决方案，让学习在员工的工作中成为一个自然而然的存在。具体应该怎么做呢？美国专家Josh Bersin给出了以下几点建议。

首先，对企业的知识系统进行管理修复，对知识内容进行更好的标记和维护，方便员工在遇到问题时，能够快速精准地找到相关的知识内容。

其次，利用技术建立有效的内部分享机制，方便知识内容的内部传播与流通。比如，对于有关复杂商业合同谈判的某篇文章，如果有两个或以上客户经理都进行了分享，那么就可以通过算法对这篇文章进行发现、标记，重新分发给更广泛的销售群体。

第三，将学习系统与其他企业管理系统进行集成，把相关的学习内容嵌入到员工的工作环境和流程中。

第四，在企业的主要工作流软件中开辟学习空间，鼓励喜好分享和有影响力的员工或领导发布和推广新的内容，如果这些贡献来自组织高层，那么就更有助于构建学习、分享的团队氛围和企业文化。同时，在主要的工作流软件中添加一个聊天层，利用智能机器人，将学习与工作结合起来，机器人越智能，他与工作流程中实际发生的事情越相关，对员工来说也就越有用。

第五，确保以个性化、智能化的方式向每个员工推荐精准内容。而这要依赖于企业学习系统的算法能力。比如系统要找到与员工需求匹配的内容，就要知道员工的角色、任期、工作内容、个人活动历史记录等等信息，然后从中抽取出员工的具体需求，根据需求去寻找、分析、拆解相关知识，完成员工需求与知识内容的精准匹配。

企业学习一直以来都是以培训团队为主导，不管是前期的需求调研，还是中期课程设计与实施、后期效果评估都是培训团队一手操持，鲜见员工的积极配合与参与，员工在学什么、怎么学上面缺少话语权，也缺少学习的主动性和积极性。

这固然有工学矛盾、讲师专业性和魅力不足等客观原因，但更多的是企业不能给员工的自主学习提供相应的支持—— 学习工具、适合自己的学习内容比较匮乏或使用起来不够便捷。

虽然很多企业在进行企业学习的数字化，但传统的企业学习平台需要员工去查找自己需要或感兴趣的内容，导致员工将19%甚至更多的时间浪费在了学习内容的查找上，严重影响了他们的学习积极性，而消费互联网技术智能推荐技术的发展，已经让他们养成了被动接收、自主筛选的信息获取习惯。

在这种背景下，学习发展人员或培训经理需要重新定位自身角色，由原来的主导者变为推动者策划者，通过学习资源的创新、优质内容的策展、学习策略的优化等手段帮助员工在企业学习中获得更好的学习体验，成为员工学习的幕后推动者。

具体来说，培训经理或学习发展人员可以将工作的关注点放到以下几个方面：

l  与领导高层一起构建企业的敏捷学习文化，让快学习驱动绩效发展，帮助企业和员工更好应对未来变化；

l 推动个性化学习，鼓励员工对自己的个人发展负责，提升员工的自主学习能力；

l  关注企业学习技术的发展，通过技术与员工学习能力的协同帮助员工开发、提升面向未来的技能；

l  将工作重点转移到学习主题设计和优质内容的策展上，在此基础上，为企业搭建一个个动态的、适应时代变化的能力智库。

企业学习的数字化变革势不可挡，AI 等新技术在企业学习领域的应用也在不断深入，那么培训经理或者学习发展人员要如何与这些技术协同发展呢？目前来看，可以从以下三个入手：

l  训练智能学习系统，包括帮助智能学习系统进化和改进，比如，使自然语言处理器减少错误，并改进人工智能系统对人类行为的模拟；

l  分析智能学习系统的结果，保证智能决策过程的可靠性；

l  维护智能学习系统，不断努力识别和消除系统中的偏差，以达到预定目标。

强大的分析能力越来越重要，掌握数据学习技能集的学习发展人员将会受到企业学习市场的欢迎，因此，培训经理或学习发展人员必须有效地使用从机器人到虚拟代理的一系列智能技术，将自身角色发展为数字学习的数据科学家，去管理学习模型、演进算法、培训自动化设计和反馈系统。

思科领导力及团队智慧高级经理Josh Clark曾表示，“培训或企业学习的投资回报率（ROI）是任何一个企业都不得不考虑的，但一直以来将其直接与L&D策略联系起来是非常困难的。所以，我更喜欢研究参与度。

“其实企业结合自身情况，引进先进的企业智能学习平台，会让跟踪员工的学习参与度变得非常容易。平台反映的员工参与度非常重要，因为参与度与员工留任率、绩效等许多有意义的结果直接相关——如果为了自己的工作，团队每个人都积极地培养技能，清楚了解进行内部调动升职的明确道路，快速定位自己的职业生涯，那么不仅他们离开公司的可能性将大大降低，而且他们会积极改善自己的绩效。”