Chris Gaborit 5分钟阅读
从本质上讲，教学设计师在基于清晰学习理论的模型框架内制定学习计划。
当代课程设计现已成为设计专家整合许多设计理论，创作软件和在线工具以寻求完美培训体验的舞台。
随着大规模互联网可访问性的出现和智能移动设备的使用，微观和宏观学习都经历了前所未有的增长，市场规模超过3000亿美元。 此外，如果您想利用这一点，您需要将微观和宏观学习完美融合，以最大程度地满足各种学习者的个性化需求。 那些尺寸可以适合所有场合的日子已经一去不复返了。 如果您不了解目标群体的需求并为他们的需求量身定制解决方案，那么您一定会很难在培训计划中看到投资回报率。
相信融合和学习者的发展旅程
一个普遍的错误是认为微学习是下一件大事，并且会破坏宏观学习。 尽管前提可能诱人，但没有任何可靠的研究作为后盾。 宏观学习课程旨在涵盖较长时期内的一些学习目标。 在微学习中，重点应该放在帮助学习者在一个目标上变得熟练。 优良作法是将微观和宏观学习视为互补，而不是学习和发展的竞争机制。
学习者可以根据自己在专业或个人生命周期中所处的位置来寻求这两种方法。 在设计下一门课程之前，请了解听众在他们的开发生命周期中所处的位置。 例如，当新任开始工作时，他们的赔率将需要宏观学习支持，以建立必要的基础技能。 随着他们的成熟和掌握技能，使用微学习干预的良好实践可以通过对学习神经科学的最新研究得到证明。
这样一来，学习和发展的循环将永续地持续下去，而宏观学习和微观学习会相互补充。 在此过程中，您将吸引学习者，他们会在您的自我发展过程中将您视为合作伙伴，从而在这个竞争激烈的市场中为您提供最大的保留率。
“我们需要理清这两种格式，并同意这两种格式可以一起使用。 考虑一下我们在工作或职业中前进的实际路径。”
乔什·贝辛
穿鞋走一英里
业务发展很快，为了迅速应对竞争激烈的业务优先事项，我们可以开始采用先入为主的概念设计，即对学习者最好的选择，而无需意识到他们的偏好。 我们都知道MOOC教育已变得如此流行。 但是，您知道实际上有多少人完成课程？ 根据沃里克大学的Onah，Sinclair和Boyatt的说法，实际注册的学员中只有不到13％的人完成了这些课程。
那应该引起危险信号。 尽管一开始就有足够的热情，但在某个地方，以某种方式，大多数87％的注册人还是感到自己的需求没有得到满足或不值得花时间。 最佳实践是在开始设计过程之前从学习者那里获得尽可能多的见识，因此您可以自定义培训计划以满足他们的独特需求。
为了激发您的创造力，我们使用了一些想法：
- 成为最好的福尔摩斯。 让学习者专注于关键的痛点，并考虑他们的想法以解决最重大的挑战，从而让他们有一个美好的时刻
- 花时间在不同的部门了解他们的工作及其对组织成功的影响。
- 将自己沉浸在工作区中。 观看关键任务的完成方式并记录该过程，并突出显示您发现的任何缺陷或挫折感。
- 问问题。 找出完成任务所需的基本技能以及如果他们未正确完成任务的影响
- 与学习者的人文关连。 与他们坐在一起，喝咖啡，并提出与他们有关的问题。 让他们知道您是真实的，并且对他们个人感兴趣
- 寻找明星表演者。 当他们找到解决问题的方法时，他们通常将能够缩短较长的发现路径。
毫无疑问，您需要了解您的学习者，他们的业务，他们的挑战，甚至他们的梦想。 没有这种了解，您将无法设计出有效的培训干预措施。
利用神经科学发挥优势
神经科学领域有3个发现，帮助我们发现了更多有关我们学习方式的知识。 此外，如果我们在设计过程中应用某些关键发现，人们将更容易记住关键信息，这意味着他们更有可能将其应用于工作。 对于ROI来说，这肯定是个好消息。
- 第一个发现称为间隔效应。 这是您在一段时间内展示和重复信息以增加知识吸收的时候。 另外，大脑以某种方式对新知识进行编码，这意味着它更有可能被保留。
- 第二个发现称为测试效果，它证明最好的学习方法是通过对材料进行测试。 当学习者主动从他们的记忆中检索信息时，该信息的保留能力得到增强。 发生这种情况有多种原因。 我们知道主动学习比被动学习要好。 阅读或突出显示内容时，您会以相对被动的方式参与其中。 但是，当您积极地与内容互动时，就会发生真正的学习。 主动学习是您与他人 互动或参与的任何学习活动。 解决问题。 在做。 探索。 在一张纸上写一个计算。 它优于被动学习，因为它迫使您的大脑连接信息并努力理解。
- 第三个发现起源于基于信任的学习。 它告诉我们，在任何情况下，知识和对知识的信心都是迅速，自信和称职地行动的关键。 就目前而言，信心是大脑信息与学习者在世界上采取的行动之间的桥梁。
在实践中，不要只是要求学习者在测验中回答问题。 在您揭示答案之前，请他们评估他们对自己的回答的信心。 这种微小的变化可以改变大脑处理新信息的方式。
让我们不要自欺欺人地认为学习设计很容易。 在设计新的综合培训解决方案时，没有宏观学习干预就很难建立扎实的基础知识。 这里的教训是，深度学习是随着时间的推移而建立的，如果我们结合基于神经科学的学习设计原则，我们将在满足设计完美学习解决方案的持久追求方面走很长的路要走。
如果您有兴趣阅读有关如何将神经科学纳入电子学习设计的更多信息，请单击此处。
在The Learning Factor，我们简化了学习业务。 我们设计出色的培训解决方案，以解决所有接触点，屏幕和设备上的关键业务挑战。
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参考书目：
https://zh.wikipedia.org/wiki/微学习
https://warwick.ac.uk/fac/sci/dcs/people/research/csrmaj/daniel_onah_edulearn14.pdf
http://kineticehr.com/blog-2/
https://www.youtube.com/watch?v=Z8U3hB6DIJo （根据乔希·贝辛的文章）
https://elearningindustry.com/5-killer-examples-use-microlearning-based-training-有效地
https://elearningindustry.com/microlearning-macrolearning-research-tell-us
https://joshbersin.com/2017/03/the-disruption-of-digital-learning-ten-things-we-have-learned/
