在2024年，随着学习与发展在战略上与业务目标保持一致的趋势愈演愈烈，这一领域将持续经历变革转型。本文将深入探讨学习与发展领域的主要趋势，从情商的关键作用和不断发展的教学设计出发，再到技能型组织的兴起和人工智能（AI）与职场学习的整合。我们会进一步探讨技术、学员适应性和持续性学习之间的动态相互作用，塑造出学习与发展成为组织成功主动驱动力之一的未来。

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基本学习的情商重要性

自2023年以来，工作中的学习一直在强调情商（EI）培养，全球企业都在利用先进技术提供个性化、以学员为中心的设计。各组织通过正念、情商工作坊和战略教练等着重强调了对情绪健康的关注。

随着业务目标的变化，具体岗位或角色所需技能和对情商的需求也变得更加重要。VR、AI、定制化内容和协作学习等内容都逐渐整合在一起。组织关注文化同步、战略调整、培训定制、数字平台、包容性、领导力、沟通和反馈。

个性化学习也随着自适应技术和沉浸技术、微学习、数据驱动的个性化设置、游戏化、社交网络和基于技能的个人发展等不断进化。加强学习生态系统建设对于提升员工在工作中的适应性来说很重要。协作、健康、参与式领导力和具有包容性文化对于实现可持续性发展来说很重要。

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教学设计向基于绩效成果的学习设计发展

在2023年，随着技术日新月异的发展，企业显然要向着动态变化的业务格局转变。企业倾向于采用的策略包括以学员为中心的设计、结合实践应用、整合技术和数字技能发展。针对多代劳动力的教学设计会侧重于满足多样的学习偏好、灵活的实施路径和社交学习。elearning学习的内容设计则强调POUR 原则（可感知、可操作、可理解及稳定可靠），关注用户体验的整合和获取学习内容的便利性。

在2024年，技术驱动的学习领域进步包括沉浸式的扩展现实（XR）、游戏化、自适应系统、移动学习、数据驱动决策、新社交平台，以及互动评估。这些技术的整合会进一步提升学员的参与度和学习的个性化，同时可以确保不断变化的工作本质和自适应解决方案的发展保持一致。

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基于技能的组织

组织将开始采用基于技能的组织框架，优先考虑工作任务与基本技能的精确匹配。这方面的战略包括明确技能发展重点、量身定制学习旅程、持续的学习提升、分析利用数据分析，以及为行业变革做好准备。

这种转型与人员流失强调了培养成长型思维的重要性，尤其是在技能、合规性和领导力方面。跨行业技能培训是一类比较显著的变化，这类培训能够提供多样化的技能组合，提升人的创造力，提供了更多职业发展机会，也促进了不同职能之间的知识交流，实现加速学习，进而提升员工的保留率。

在2024年，基于技能的组织架构将通过实施自主性学习战略蓬勃发展，通过精心策划的内容、AI技术和激励措施来赋能员工，帮助他们具备持续发展能力。

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工作流学习

工作流学习（LIFOW）早已成为一种趋势，其提倡持续性、综合性的学习，而非一次性学习活动。工作流学习往往通过促进员工分享最佳实践来提升个人和团体的相关能力，这对于劳动力分布较为分散的企业来由尤为有益。而要客服一些不显眼的全球标准化学习面临的挑战，则是要实施基于行动和情境的相关方法。行动学习能够促进学员通过协作来解决问题，基于业务情景的学习则可以让学员沉浸在真实情境中并复制出现实世界可能面临的挑战。

要建立持续性学习的文化时最不可或缺的是领导层的支持和认可。全球性地推广工作流学习需要有效沟通、灵活性、可扩展的技术支持以及对散布各地的员工进行定期评估。2024年，工作流学习将会改变员工的发展方式，强调在动态变化的环境中持续不断地学习，这将提升组织的适应性。

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学习与业务成为联盟，合作共赢

要达到学习与业务的联合，关键的方法是考量当代员工的构成，以企业文化为导向，制定战略性的学习计划，其目的是取得最佳的业务成果。

以影响业务结果为目标的战略要关注学习文化的打造，致力于优化和培养学习标兵，实现持续增长。整合学习指标与业务目标有利于验证双方的承诺，从而提高生产率，将重点放在提高相关能力和实现更高质量的工作上。利用AI驱动的真实情境分析和数据分析，结合双方达成战略合作时的职责划分，这样可以确保使用了准确的指标去衡量学员的学习情况，从而有助于人才保留和组织成功。

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职场中AI技术及自动化技术的兴起

生成式人工智能是内容创作领域的主要趋势，这一技术将不断发展，进而影响劳动岗位本身、技能发展和情商发展。人工智能会继续不断改变我们所需的技能培训，通过提供定制化的学习体验，来解决技能差距，并确保学员学习与业务目标保持一致。由人工智能驱动的个性化学习体验更有发展的前景。此外，人工智能技术也将通过自然语言处理和会话分析方面的创新持续颠覆数据分析，提供真实的洞见。由人工智能驱动的持续性学习分析可以让组织创建持续性学习文化，并保持与业务目标的一致。人工智能在学习与发展方面的创新会聚焦在更多模式下生成式人工智能的应用、某些特定领域应用、伦理考量、可穿戴设备及其在员工招聘和入职辅助等方面，这有可能重塑工作与学习的格局。

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数字化学习的进一步优化

由各种数字技术驱动的沉浸式学习将进一步发展，为学员提供个性化的学习体验。微学习、纳米学习将一起发展，通过短时的课程（通常是短视频）来满足工作更加繁忙的学员需求。游戏化和基于游戏的学习也将继续发展，而且还会逐渐使用AR、VR 和人工智能等技术来提供个性化的挑战和自适应游戏化学习。而模拟学习方面则有可能整合虚拟现实和人工智能等先进技术，提升培训模拟的真实性和动态变化，让模拟更加真实而有效。

基于视频的互动学习能吸引到更多学员的兴趣，提升他们的参与度，通过提供个性化的学习路径来获得更多即时反馈。但如果要真正进一步地优化数字化学习，那么我们可能需要全新的方法来整合各类创新技术及工具，从而重塑学习设计和开发的格局。

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现代化的学习技术堆栈

传统的学习管理系统（LMS）将逐渐被能够提供个性化学习体验的学习体验平台（LXP）取代。 人工智能与XR的整合会把智能助手的响应能力提升到新的高度，从而提供互动性和个性化都更强的解决方案。

学习技术领域的主要趋势包括人工智能驱动的学习环境普及，机器学习（ML）指标实现个性化学习之旅。自适应平台将利用算法分析学员的表现，确保高效的技能发展。

物联网（IoT）的复兴将继续融入区块链、5G、数据分析和数字双胞胎等技术。VR 和 AR 将继续增强学员的体验，并与LMS/LXP 相结合。此外，机器人流程自动化（RPA）将实现任务自动化，与人工智能和人工智能一起整合到工作流程改进中。这些技术的融合标志着现代化的学习技术堆栈将在 2024年将持续发展，不断创新。

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劳动力赋能与全球转型

组织将优先关注技能升级和技能再培训等举措，促进多元、公平和包容（DEI）。较为重要的技能组合包括领导力发展、DEI、销售赋能和技术驱动入职培训。在人工智能的推动下，社交学习将变得更加个性化，且享受更多协作支持。人们的学习方式将彻底改变，通过与虚拟助手和聊天机器人的全天候互动，学习将变得更加结构化和高效。在这时候，培养批判性思维对于保持以人为本的方法来说至关重要。

可持续发展和环境社会治理（ESG）培训会侧重于气候行动、道德决策和合规演变，并采用互动形式和模拟的方式在合规培训，包括短视频、核查表等等。这种利用绩效支持工具 (PST) 和个性化支持的综合性战略可提升员工的参与度，为培养未来的员工队伍做好准备。

来源：培训江湖