坚持符合日常工作实际的学习原则

技能再培训不是一个项目，而是在不断变化的工作环境中，员工必须得到的支持。不同于传统的培训思路，对一线员工学习发展的支持，必须将各利益相关者考虑进来，并坚持符合日常工作实际的学习原则。

首先，员工的学习发展要成为工作流程的一部分。培训经理或L&D相关人员必须找到能支持员工日常工作的学习发展方案，并要求员工只有在必要的时候才抽出时间去学习。

其次，将员工的学习发展纳入到整个企业生态系统中。培训经理或L&D相关人员不仅仅要将企业的管理工具和内容进行有效利用，还要与投资员工绩效的团队进行合作，利用一切可以利用的策略支持员工的学习发展。

第三，利用数据指导、驱动员工的学习发展。收集数据，识别一线员工潜在的技能差距，为企业和员工掌握面向未来的技能提供支持。

第四，提供良好的个人体验。员工的参与是学习发展能否有效的关键，培训经理或L&D相关人员要从改善员工学习体验的角度，提升员工的学习积极性。

第五，将学习发展定位为业务绩效的关键部分，让学习发展对利益相关者产生最直接的影响。

设计解决员工即时性需求的解决方案

一线员工渴望发展，但他们的这种热情是非常有限的，美国相关机构《2019年一线员工培训状况报告》显示，一线员工希望在他们需要的时候，能够快速定位到需要的知识经验，在短时间内完成学习进而解决工作中的难题。

这意味着培训经理或L&D工作人员必须设计出能够解决员工即时性需求的解决方案，为员工准备“刚刚好”的学习内容。

“刚刚好”可以从三个角度来说：

第一，刚刚好为“我”准备，就是说学习内容正是这个员工需要的，不需要的就不呈现。

第二，时间刚刚好。在员工需要的时候能马上找到它，不需要提前进行知识记忆和储备。

第三，内容量刚刚好，不多也不少。学习内容刚好满足员工业务需求，不存在内容不足或冗余信息过多的现象。

因此，培训经理或L&D工作人员必须围绕员工的具体工作有针对性地进行内容策展，将自己的工具包扩展到内容管理或课程设计之外，为一线员工提供“即需即学，即学即用”的学习支持。

把每位团队领导发展为好的导师或教练

团队领导、业务骨干熟悉一线员工日常工作的细节，拥有丰富的实战经验，并且熟悉企业战略、市场变化，能够保证员工的学习发展与企业业务及市场未来发展的一致性，是员工学习发展过程中更佳的导师、教练人选。

但不容忽视的事实是，团队领导等管理层时间精力有限，很难进行承担他们的培训管理职责。这要求培训经理或L&D相关人员找到合适的解决方案改进他们对员工指导方案。

Gartner相关研究人员深入探讨了指导方式与绩效之间的关系后，发现尽管团队领导的指导方式各有特色，但归结起来，为员工的学习发展提供联动式协助效果更好。

何谓“联动式协助”？即团队领导在他们的专业领域，向员工提出有针对性的指导、反馈；专业领域之外，则会找到团队或组织中其他更适合帮助员工进行技能提升的人。

但采用“联动式协助”要求领导愿意花更多时间来评估员工的技能、需求和兴趣，进而帮助员工找到问题所在，并提供量身定制的指导方案；并且要能够坦率承认自己在某些领域的不足，并找到相关领域的专家完成对员工的指导帮助。

从这一角度来看，培训经理或L&D相关人员要做的就是找到联动协助的工具，既方便领导掌握员工的兴趣爱好、职业规划，对员工学习进行监督指导，也方便员工与其他专家同事建立联系。

关注现代技术，选择支持持续学习的工具

将企业的学习培训推广到一线员工，既要满足员工的学习发展需要，又不耽误员工的日常工作，就必须将员工的学习融入到日常工作中，将学习变成工作中的一部分。培训经理可利用员工日常工作中使用的移动设备、销售系统等工具，将一线员工的学习设计到工作流程中。

人工智能技术已经渗透到人们工作生活之中，也正在成为改变一线员工学习发展现状的重要技术。

首先，人工智能技术能够对各种形式的知识内容进行拆解，包括对内容进行知识单元的识别、标记和分类等，帮助企业建立知识单元尽可能小的内容数据，方便在员工需要的时候精准提取相应的解决方案；同时为员工提供制作微知识的工具，方便员工随时分享、获取他人的知识数据，也就是为企业建立知识单元尽可能小的“微知识系统”。

其次，在企业内部数据的基础上，可以从全网数千万个数据中精准理解每个岗位的知识结构，绘制高精度岗位地图，精准定位员工角色和技能水平，并通过同行同事的学习数据、行业动态、员工在社交、购物等消费互联网上的行为数据等等维度了解员工兴趣爱好、生活学习规律，精准描摹员工画像，为员工建立从工作、生活、娱乐休闲三位一体的立体画像。

第三，人工智能的强化学习，专注于系统性能，会根据用户或积极或消极的反馈，以及自身的大量重复学习来执行任务，调整自己的系统行为。员工与系统的互动越多，系统就会对员工及员工需求有更精细的了解，员工任何一个行为都会成为它理解员工为员工推送知识的依据，员工的任何一步操作，都会对员工与数据之间的联系产生积极的影响。

第四，智能问答，让学习融入员工的日常工作。基于AI技术的智能机器人，能够在员工发出需求后，快速理解员工问题，并在尽可能小的知识单元存在的微知识系统中精准定位到员工需要的解决方案。

人工智能技术在学习发展领域应用，不但能帮助培训经理更好地根据员工的立体画像进行内容策展，还能够激活企业及全网的知识数据直接服务于一线员工的学习发展，更为重要的是通过“微知识系统”智能问答等功能正在让一线员工的“边学边做”“即需即学即学即用”成为现实。

未来随着人工智能在学习发展领域更深层次的应用，相信会有更多值得期待的惊喜。培训经理要关注现代技术的发展，找到能够支持员工持续学习的工具。