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如今是一个新的学习技术与方法辈出的时代，要了解员工的绩效问题所在，并且采用最好的途径，开发出不同的学习项目来满足员工的需要就必须站在新技术、新机遇和新学习方式的前沿。 随着网络技术进步，移动设备增多，就业群体年轻化，移动学习时代来临。学习的方式发生了重要的变革，由静态的、讲师为主的、传统的课堂培训转变为动态的、学习者为主的、随时随地互动的学习体验。 西方的研究者把移动学习分为三个阶段： 第一阶段，以学习内容和学习的移动技术为中心； 第二阶段，以学习者为中心，学习者是移动的； 第三阶段，把所有的人、设备都集合在一个移动社区里面，让这个移动社区真正地动起来。 移动学习的优点在于充分利用出行、排队等碎片化时间，这使得学习场所及方式都发生了显著改变。
据统计，移动学习者每周有40分钟是走到哪学到哪，通过智能手机进行学习的学生在早上6-8点这个时间段学习的概率大概是普通学生的2倍，与普通学生相比，移动学习者追踪学习进度的频率是前者的3倍。 大概40%的移动学习课程都有课间休息时间，学习者可以利用这段时间闲聊、发短信或使用其他的应用。 企业的移动学习以内容为主，社交为辅。移动学习不只是把电子培训的内容简单转化成可用于移动系统那么简单。学习内容需要经过精心设计，符合移动用户习惯以及移动学习快速、短小、即时等特点，并且能够通过多种形式传播，如手机、掌上电脑、平板电脑、多媒体播放器等。以微课程为例，时长和大小是首要的问题，一般而言，一个微课控制在3-5分钟，大小在10MB以内。对成人的快速学习而言，一个相对完整的知识点在3-5分钟内让学员获得启发是较为合理的。 广东移动的U-Learning2.0平台鼓励员工在办公的间隙随时上网学习，随时随地学习。微学习包括了面授的知识点、培训供应商提供的“口袋书”或“知识辞典”、e-Learning课程中的案例、知识点提醒等元素以及由员工自发产生的核心观点、经验概述等大量的微内容素材。 微学习模块可以在移动互联网环境下进行信息传递、知识检索、课程点播学习、互动点评等，可以有效支撑图文、视频、动漫等多种内容形式的分发学习和订阅学习。 移动学习也可以跟踪个体的学习，建立一个电子档案，把学员学习到的东西记录下来，作为考核或职业发展的根据。 便利连锁公司7-Eleven的领导能力开发专家洛布·哲尔表示，该公司约2,000名员工在使用Yammer，这是一种帮助顾问分享知识，相互学习的最好工作方法。一名顾问可以发布一个连锁店中效果特别好的商品陈列方式照片，其他人看到后可以尝试在自己负责的连锁店中使用相同的方法。Yammer是一个企业社交平台，包括社区（类似微博）、论坛、知识数据、讨论组等，也包括各种应用，如Outlook邮箱插件、Google Reader整合应用、手机平台应用。 社会化学习，即同他人一起学习或从他人身上学习的过程，通过应用社会化工具所进行的非正式学习，以达到快速接受信息，增加多元观点及借由与他人交流达到优化决策的效果。这并不是一个新的概念，人类古早就处在一个社会化的环境中，不断进行着社会化的学习，一如孔子所云：“三人行，必有我师焉”。 随着Web2.0时代的到来，网络社区在无形中打破了传统社区空间和地域的局限性，基于Web2.0的“社区化”也无疑为企业的学习带来了革命性的变革，变被动学习为主动学习，变传授为分享。由无数的个体创造出来的信息与智慧交织成一张紧密的大网，让全世界的人都可以尽情分享、学习与交流。 通过分享所整合的知识其作用之大超乎想象。思科公司在其内部社区学习平台创建了一个“点子区”（I-Zone），类似于内部的维基。在短短的时间内就收集了400个创意点子，1万多人在这些点子上添加建议。思科公司通过筛选和评估，将部分点子成功运用到企业中。随后，I-Zone的理念扩展为I-Prize，点子征集的对象扩宽到全球，通过它在全球征集创业伙伴，为思科的持续发展提供源源不断的动力。 社交内容的产生是未来社会化学习的重点。那么如何获取有效的知识来源？如何辨别知识的有用度？ 在中国移动，企业通过社区化学习平台（wizSNS）中的问答和知识收藏功能帮助员工将日常工作所遇到的问题及解决方案在社区中“固化”。在知识产生的同时，每个问题和收藏都能被“分享”、“评论”和“打分”，当员工在学习社区中搜索问题时就可以很容易地找到“分享最多、评论最多、打分最高”的知识，解决了知识评价的问题，使知识不断产生价值。为了鼓励员工分享的积极性，扩大知识库，中国移动采用奖励积分制度，对提供优秀建议的员工进行奖励，确保知识分享平台的活跃性和更新。 为了使知识能够更容易被检索到，企业还通过在社区化学习平台上添加诸如标签、Tag、搜索引擎等工具来帮助员工更有效的获取有效信息，并通过云计算实现相关信息的搜集和追踪。 学习本身是一种沟通的过程，随着沟通模式的创新，学习模式也随即创新。移动学习让人随时随地的达到碎片化学习的目标；而社会化学习则通过蜘蛛网状式的学习，不断地连结，并在过程里不断地学习。
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