2020-09-02|閱讀時間 ‧ 約 6 分鐘

【產業雜談】說說數位學習

數位時代Meet創業小聚2020年8月場-教育x科技x創新
數位時代Meet創業小聚2020年8月場-教育x科技x創新
筆者是第一次報名Meet創業小聚,參加之因即是議題跟教育有關,趁著空檔來了解目前的產業發展,及疫情後數位課程推動的產業變化。
現場分享的創業之星共有5位,另有1場主題分享(由TutorABC 營運長暨數據長沈沛鴻主講),本文將濃縮此次小聚演講內容,與過往學習經驗及產業觀察,提供粗淺的觀點評析,歸納五個重點:
1. 數位學習趨勢10年來變化不大 2. 因材施教的理念藉由科技得到突破 3. COVID-19推升企業的數位學習需求及產業產值 4. 越益重視學生(初中高等教育)的軟實力表現 5. 銷售數位課程應考量人才培育的Map或Portfolio脈絡

以下用PPT彙整本次小聚的簡報內容與重點整理:
洪偉騰 -人才邦有限公司(Talent Booster) 創辦人兼執行長
洪璿岳 -讓狂人飛教育股份有限公司 執行長
何凱成- 球學國際股份有限公司 Founder & CEO
林晨楓- Classmade 台灣區負責人
盧俊諺- 米菲多媒體股份有限公司 執行長
沈沛鴻-TutorABC 營運長暨數據長
經過本次的活動,筆者自身為整了幾項產業重點:
  1. 數位學習趨勢10年來變化不大 觀察2020全球人力資本論壇 ~ atd VC Review跟本次活動,數位學習趨勢跟以前讀書時的概念都差不多,如混成學習模式教材設計(介面呈現與內容設計)、線上課程的互動性(教師&學生&教材)、教材的個人化/客製化訴求學習歷程檔案(e-portfolio)等。
  2. 因材施教的理念藉由科技得到突破 科技的進步,使線上學習、適性化學習(adaptive learning)更容易達成「學習者中心」的理念,包含如頻寬、軟體工具、AI技術等。 ※ 註1:以前「學習者中心理念與建構理論(constructionism)」有高度連結,但在商業發展當中,很少看到相關內容。猜測可能是建構理論重視學習者建構自我知識的歷程,由於企業/商務人士訓練的效益(成本)與資源投入(時間)考量,故反而較重視「個人化理念(如立即性成果的個人化課程)」。 ※ 註2:由於重視訓練過程的效率、學習者專注力時間降低等因素,單向性的線上教材(老師對學生)似乎漸漸被市場淘汰,互動性的學習過程/體驗已是普遍皆知的教材設計原則
  3. COVID-19推升企業的數位學習需求及產業產值 居家辦公、線上視訊會議、線上訓練、數位學習平台等,因突發性的疫情使得需求大增,同時造就數位學習產業產值的提升,包含 (1) Platform平台:如課程平台(CMS)、學習平台(LMS、LCMS)、eHRD平台等。 (2) Content教材:客製化教材、線上課程購買、外包課程製作等。 (3) Consulting Services顧問服務:如數位學習導入、教材設計、平台開發、自製線上課程等。 (4) Course公開班課程:數位教材設計工具、教材設計原則等。 (5) Software軟體:如視訊軟體、線上共筆軟體、數位教材製作軟體、影像剪輯軟體。
  4. 越益重視學生(初中高等教育)的軟實力表現 從美國吹來台灣的STEAM教育理念(Science科學、Technology科技、Engineering工程、Art藝術、Mathematics數學),除了關鍵的專業能力,更重視跨領域、動手做、解決問題的整合性能力。5位講者中有2位特別針對的學生軟實力提升提出服務方案,如從運動中學習團隊合作與領導力、從生活中找到熱情與生涯興趣。 ※ 註3:來賓給予的回饋中有提到,「軟性技能難以立即地讓學習者(或其他角色)看到成果」,這是一個很重要的痛點(待突破門檻),應持續累積標竿案例後才能說服其他消費者。 ※ 註4:台灣的升學主義仍然濃烈,唯有讀書高的觀念將會阻擋軟實力培養的推動,但這些軟實力卻又是企業徵才的重要指標,中間的GAP除了專業能力的成長以外,如何把軟實力的培養融入硬實力的學習歷程,。 ※ 註5:由活動的講者資料得知,台灣「學非所用的比例為全世界倒數第一」。
  5. 銷售數位課程應考量人才培育的Map或Portfolio脈絡 數位課程的銷售模式「並非僅是參考電商模式」,更應思考學習者的個人化學習脈絡(學習歷程、學習架構、學習地圖、技能樹等類似概念),提升課程或教材的獨特性與個人化、品牌的服務競爭力與價值,落實學習者中心理念以外也從中獲得利潤。
  6. 線上學習的成果與遷移行為難以評估 此問題是老問題了,數位學習的訓練方式經常被拿來與實體的教育訓練做比較,在學習深化的部分若僅是使用考試問卷形式,也難以證明未來遷移行為的產生。 許多新創團隊的出發理念很好,思考如履歷撰寫GAP做為市場的利基點(求職者痛點),但如何進行學習後成果評估則難以落實,因為求才或求職的過程具備人的變數,如履歷的撰寫標準如何定義(因人而異)、履歷寫得好並非等同合適人才、企業真能透過好的履歷找到人才?求職者能透過履歷評價服務找到工作?等皆是待突破的重點。此外,AI機器學習中標竿履歷的模組建立,此資料難以取得,除非與求職平台合作否則難以完成。
數位學習因著COVID-19推升成企業訓練的剛需,需求增加市場成長,筆者當然樂見其成,但也對因著疫情而急就章推出的數位課程感到隱憂,深怕學習者對參差不齊的數位課程有所成見,未來要扭轉其感受及觀念就會更加困難
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