Best of The eLearning Guild's Learning Solutions

Best of The eLearning Guild's Learning Solutions pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:Brandon, Bill 编
出品人:
页数:416
译者:
出版时间:2008-4
价格:361.00元
装帧:
isbn号码:9780470239629
丛书系列:
图书标签:
  • eLearning
  • 学习解决方案
  • 培训
  • 教育技术
  • 在线学习
  • 成人学习
  • 学习设计
  • 人才发展
  • 绩效提升
  • 学习创新
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具体描述

Best of The eLearning Guild's Learning Solutions delivers expert content that e-Learning professionals worldwide have found to be indispensable. The book includes guidelines, checklists and instructions that will help you create solutions that result in real learning.

2024 年度最佳电子学习设计与交付精选集:革新学习体验的实战指南 目录前言: 在这个信息爆炸、技术迭代日新月异的时代,企业培训和终身学习已不再是可选项,而是决定个人与组织生存发展的关键要素。电子学习(eLearning)作为高效、灵活的学习交付方式,正经历着前所未有的深刻变革。本书汇集了过去一年中,全球电子学习领域最具洞察力、最具创新性,且经过市场验证的顶尖实践、前沿理论和开创性技术应用。我们精选了来自行业领导者、资深设计专家以及新兴技术先驱们的精华内容,旨在为您提供一份全面、深入且极具操作性的路线图,助您超越传统学习的藩篱,构建真正引人入胜、高效转化的学习解决方案。 第一部分:学习科学与认知设计的新范式 本部分深入探讨了支撑高效学习的神经科学基础,并将其转化为可操作的设计原则。我们不再满足于仅仅“数字化”内容,而是专注于如何优化信息在大脑中的编码、存储和提取过程。 第一章:从记忆到掌握:重塑遗忘曲线的策略 本章聚焦于认知负荷理论在当代复杂任务学习中的应用。我们将详细解析“内在负荷”、“外在负荷”与“相关负荷”三者的平衡艺术。内容涵盖: 微学习模块的粒度控制: 如何精确界定一个学习单元的“恰到好处”的长度,以适应碎片化工作流。 多通道信息整合: 视频、音频、文本和互动元素如何协同作用,避免感官过载,实现深度理解。 间隔重复系统的定制化: 基于学习者个体表现和知识点难度,构建动态的复习调度机制,而非一刀切的时间表。 第二章:情感连接与学习动机的驱动力 学习的发生往往始于“在乎”。本章探讨了心理学中的动机理论(如自我决定论、期望价值理论)如何在学习环境中被有效激活。 叙事的力量(Storytelling): 设计引人入胜的故事线索,将枯燥的流程转化为有情感共鸣的场景,增强记忆锚点。 “心流”体验的设计: 如何通过平衡学习挑战与学习者现有能力,创造持续投入的学习状态。 归属感与社区学习: 探讨异步和同步协作工具如何促进同伴学习和互助激励,将学习变成一种社交活动。 第二部分:沉浸式技术与下一代交付平台 随着硬件成本的下降和软件性能的飞跃,虚拟现实(VR)、增强现实(AR)以及空间计算正从实验阶段走向大规模落地。本部分提供了这些前沿技术在企业培训中的实际案例和实施蓝图。 第三章:混合现实(MR)在高风险技能培训中的部署 本章详述了如何利用VR/AR技术模拟现实世界中难以复现或成本高昂的场景,实现“在错误中学习”的安全环境。 数字孪生与操作流程校验: 为复杂的工业设备或手术流程建立精确的数字模型,进行无风险的预演。 AR赋能的现场支持(Just-in-Time Support): 如何利用移动设备或智能眼镜,在学习者执行任务时,实时叠加操作指导和关键数据。 效果衡量指标(ROI): 评估MR项目时,区别于传统测试的关键绩效指标(KPIs),例如操作失误率的下降百分比和新员工上岗时间的缩短。 第四章:人工智能在学习路径优化中的角色 AI不再是未来,而是当下的核心引擎。本部分重点关注自适应学习系统(Adaptive Learning Systems)的构建与优化,确保学习体验的高度个性化。 知识图谱(Knowledge Graph)的构建: 如何结构化企业内部的隐性知识,为AI引擎提供精确的输入数据。 预测性分析与早期干预: 利用机器学习模型预测哪些学习者可能面临学习困难或即将放弃课程,并自动触发定制化的支持机制。 生成式AI辅助内容创作: 探讨如何安全、高效地利用大型语言模型(LLMs)辅助生成初始草稿、创建测验题库,并进行内容本地化。 第三部分:衡量、迭代与规模化卓越 一个学习解决方案的成功,最终体现在业务成果上。本部分关注如何将学习活动与组织战略目标紧密挂钩,并通过数据驱动的反馈循环持续改进。 第五章:超越满意度:衡量真实学习转移的框架 传统的柯氏四级评估模型已显不足。本章引入了更精细化的衡量体系,专注于行为改变和业务影响。 行为观察与技能校验: 设计结构化的观察量表(Behavioral Checklists),用于评估学习内容是否被成功应用于实际工作岗位。 LXP(学习体验平台)数据挖掘: 如何整合来自LXP、LMS(学习管理系统)以及绩效管理系统的数据,构建统一的学习影响力仪表板。 A/B测试在学习设计中的应用: 将敏捷开发理念引入课程迭代,通过小规模实验快速验证不同教学法和设计元素的有效性。 第六章:构建面向未来的学习生态系统 本章讨论了如何从“课程交付者”转变为“学习赋能者”,建立一个可持续、可扩展的学习文化。 内容治理与生命周期管理: 制定清晰的策略来维护、更新和淘汰过时的学习资产,确保知识的时效性。 专家与内部人才的赋能: 激励一线员工贡献他们的专业知识,将他们培养成内容的共同创造者和辅导者。 合规与数据隐私的挑战: 在全球化运营背景下,如何平衡数据收集的深度与GDPR、CCPA等法规要求之间的关系。 结语:从工具到战略——学习设计的未来视角 本书的最终目标是促使学习设计者从技术实现的执行者,提升为驱动业务增长的战略伙伴。我们邀请读者带着这些前沿洞察,重新审视组织面临的核心挑战,并利用本书提供的工具箱,设计出真正能够重塑工作方式、加速能力提升的卓越学习解决方案。

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