Bugün Uygulamaya Başlanması Gereken Yeni Kurumsal Eğitim Trendleri

Bu yazıda, kurumsal kullanım için 2022 yılı ve sonrasında nelerin büyük talep göreceğine odaklanacağız. Bu maddelerin, önümüzdeki 5 yıl içinde e-Learning endüstrisini tanımlayacak ana trendler olduğunu düşünüyoruz.

Öğretmen Temelli Eğitimi e-Learning’e Çevirmek 
En efektif şirketlerin öğrenme ve geliştirme (L&D) programlarına e-Learning yöntemlerini dahil etmelerinin bir nedeni var. Aslında birden fazla nedeni var.

• e-Learning, çok gider kalemine sahip olmaması nedeniyle yüz yüze eğitimden çok daha ucuzdur: öğretmen maaşları ve ilgili maliyetler (yardımlar, vergiler, vb.), fiziksel sınıflar ve diğer faktörler göz önüne alındığında maliyetin çok daha düşük olduğu apaçık ortadadır.
• e-Learning’in kapsamını genişletmek veya küçültmek öğretmen temelli öğretmeden çok daha kolaydır. Sadece daha fazla veya az insanın aynı materyallere erişmesini sağlamanız gerekir.
• eLearning yeni öğretim tasarımı yöntemlerini kullanma söz konusu olduğunda geleneksel eğitimin kat kat üstündedir.

Oyunlaştırma  

Oyunlaştırma, oyun öğelerinin oyun dışı bir etkinlik veya ortamda uygulanması olarak tanımlanır. Bir uygulama kullanıcısına üst üste 10 gün çalıştığı için ödül olarak bir rozet vermek oyunlaştırmaya örnek olarak verilebilir.

Bugün oyunlaştırma ve oyun temelli öğrenme, okullarda, Fortune 500 işletmelerinde ve hatta askeriyede bile kullanılmaktadır. 

Oyunlaştırma, rekabetçi ruhu teşvik etmeyi veya en yararlı içeriği önerme prensibine dayalı da olabilir ("PHP geliştiricileri 9. bölümü en ilginç buluyor'') gibi.

Hikaye Temelli Öğrenme
Bu yaklaşım, son yıllarda daha fazla ilgi gören oyunlaştırma ve oyun tabanlı öğrenme yönteminin bir alt kümesidir. Bu yaklaşımın etkinliğini gösteren araştırmalar yapılmıştır ve üst düzey şirketler bu yaklaşımdan bir süredir faydalanmaktadır.

Bu yaklaşımın mantığı çok basittir: tek yapmanız gereken şey dersleri hikayelerin bölümlerine dönüştürmek. Sonrasında çalışanlarınız satış teknikleri üzerinde çalışmayı aniden bırakıp potansiyel müttefikleri ile doğru anlaşmalar yaparak prensesi ejderhadan kurtarmaya odaklanmaya başlayacaklar. Ya da öğrenmeyi daha eğlenceli ve asıl işe daha yakın hale getiren gerçekçi simülasyonlara katılacaklar.  

Hikaye temelli öğrenmenin satış, sosyal beceriler, uyum ve diğer pek çok şeyi öğretmek için yararlı olduğu kanıtlanmıştır. Bu teknik başta nispeten yüksek yatırım gerektirir, ancak yatırım getirisi daha yüksektir

Oyun Temelli Öğrenme
Eğitim sektöründe çalışan olarak neyi daha çok istersiniz? İşlevsel içerik oluşturmak ve bunu temel bir öğrenme platformunda sunmak mı yoksa öğrencilerinizi eğitimleriyle meşgul etmek ve öğrenme performanslarını artırmak mı?

Ses öğretimi tasarımına dayanan öğrenme oyunu yaklaşımı, katılımı artırmakta, ilgiyi teşvik etmekte ve konuyu öğrenmek için motivasyonu artırmaktadır. 

Öğrenciler, oyun temelli öğrenmeyle, oyun temelli olmayan öğrenmeye göre önemli ölçüde daha uzun süre meşgul olurlar. Etkili oyunlar, oyuncuları oyuna devam etmeye teşvik etmek için olumlu bir ruh hali oluşturur. 

Pek çok insan görsel öğrenicidir, yani bir şeyler okumak yerine onları görmeyi tercih ederler. Artırılmış Gerçeklik (AR), Sanal Gerçeklik (VR) ve Karma Gerçeklik (MR), uzun bir zamandır sarmalayan (3D) öğrenme deneyimleri sağlamak için mükemmel yaklaşımlar olarak kabul edilmektedir. Şimdi bunların yararlarını kurumsal bir bakış açısıyla ele alalım.

AGCO, çalışanlarının talimat alma eğitiminin bir parçası olarak ellerin serbest bırakılarak kullanıldığı bir cihaz olan AR Glass'ı kullanan ilk büyük üreticilerden biri oldu. Şirket, denetim, üretim ve ilk eğitim için gereken süreyi azaltmayı başardı.

VR genelde oyunla ilişkilendirir, ancak Greenlight VR tarafından yapılan bir ankete göre, VR'ı eğitim için kullanma isteği oyun içeriği için kullanma arzusundan daha yüksektir (%63,9'a %61). Boeing, UPS ve Walmart gibi bazı Fortune 500 şirketleri, VR teknolojisini işçi eğitim programlarında geniş bir ölçekte kullanmaya başladı. Bazı şirketlerin sonuçları, sevindirici derecede etkileyici.

Eğitim alan kişiler, MR'ın yardımıyla gerçek ve sanal dünyaların karışımından oluşturulan bir çevre ile etkileşim kurabiliyorlar. Ayrıca, işlerin nasıl yürüdüğünü daha doğru bir şekilde anlamaya yol açan şeylere yaklaşabiliyor ve onları değiştirebiliyorlar. 

Bu tarz teknolojileri geliştirmek için gereken yüksek ücret ve uzun geliştirme süreci, kapsamlı öğrenme stratejilerinin değerlendirilmesini engelleyen iki faktör olmuştur. Ancak Adobe ve Trivantis gibi şirketlerin VR çözümleri geliştirmesiyle birlikte fiyatlar sonunda düşecektir.

Etkileşimli Video Öğrenimi
Video içeriği esnek ve ilgi çekici bir araçtır, bu nedenle kullanımı önümüzdeki yıllarda daha da artacaktır. Amerika'da her ay, üç ana TV kanalının son 30 yılda geliştirdiği içeriklerden daha fazla içerik internete yüklenmektedir. 

Bir videoyu etkileşimli hale getirmek, etkililiğini önemli ölçüde artırır ve bazı doğal zorluklarını ortadan kaldırır (örneğin, bir kullanıcının bilginin pasif alıcısı olması).

Aşağıdaki etkileşim yöntemleri, popüler düzenleme yazılımlarına ve yazarlık araçlarına eklenebilir: 

• Kollara Ayırma: Video izlerken kullanıcılara kendi öğrenme yollarını bulmalarına olanak tanıyan ''kendi maceranı seç'' tarzı materyaller. Örneğin kullanıcılara işle ilgili ortak bir sorun gösterilebilir ve bu sorunu çözmenin birkaç yolundan birini seçmeleri önerilebilir. Seçim yapıldıktan sonra da, kullanıcıya seçiminin sonuçları gösterilir. Bu, bilgiyi öğrenciye ulaştırmanın yanı sıra katılımı artırmanın harika bir yoludur.
• Quizler: Videoyu belirli bir zamanda otomatik olarak duraklatabilir, sorular sorabilir, doğru cevabı verip vermediklerine bağlı olarak kullanıcıyı yönlendirebilir ve hatta puanlarını gerçek zamanlı olarak gösterebilirsiniz. Ayrıca geçme/kalma kriteri, zaman sınırı ve daha fazlasını ekleyebilirsiniz.
• Direkt İndirmeler: Kullanıcıların videodan uzaklaşmadan diğer öğrenim materyallerini indirme olanağı tanıyın.
• Yerleşik Elementler: Öğrenim deneyimini iyileştiren link, harita, araç, takvim davetiyeleri, resimler gibi her türlü şeyi yerleştirebilirsiniz.

Mobil Öğrenme 
Mobil öğrenmenin önemi bir süredir artmaya devam ediyor. Günümüzde COVID-19 salgınının ardından, mobil pazar olumlu bir şekilde yükselmeye devam ediyor: çeşitli kaynaklar, önümüzdeki yedi yıl içinde 80 milyar ABD dolarından 280 milyar ABD dolarına kadar bir büyüme öngörüyor. 

Bunun neden olduğunu görmek aslında çok kolay. İlk olarak, mobil öğrenme esnektir ve neredeyse tüm öğrenme yöntemlerini kapsar: sanal öğretmen temelli eğitim (VILT), karma öğrenme, yalnızca çevrim içi eğitim, eş zamanlı öğrenme yardımı ve daha fazlası. İkinci olarak, akıllı telefonlara alıştıkları ve telefon üzerinden rahatça çalışabildikleri için mobil öğrenme, öğrenciler için uygundur.

Mobil öğrenme alanı, bir akıllı telefon veya tablet aracılığıyla yapılan her türlü eğitimi kapsamakta. Buna, sadece mobil öğrenme üzerine yapılmış uygulamalar da dahildir. Daha önce blogumuzda Duolingo gibi bunun öne çıkan örneklerini tartışmıştık.

Performans destek araçları (PST - yardıma ihtiyaç duyduklarında çalışanlara yardımcı olmak için tasarlanmış öğrenme yardımcıları) şu anda bu tür uygulamalar için en popüler konum. Bu araçlar öğrencilerin günlük işlerinde karşılaşabilecekleri sorunları çözmeye yardımcı olur ve aynı zamanda onlara öğretirler. Bu tür öğretim teknikleri tek  tekrara dayanan yöntemlerden daha etkilidir, işte bu yüzden PST'ler, öğrenme ve gelişim odaklı olan her şirket için olmazsa olmazdır.

Mikro öğrenme
Günümüz öğrencilerinin boş zamanları azdır, odaklanma süreleri de aşırı kısadır. Mikro öğrenmenin (eğitim materyallerini küçük parçalar halinde sunma) popülaritesinin artmasının temelinde bu yatar.

Mikro öğrenme içeriği herhangi bir biçimde (metin, video, resimler vb.) olabilir ve oluşturması nispeten ucuzdur.

Mikro öğrenmenin tanımı, acilen çözülmesi gereken bir problemin kısa cevabıdır. 

Bazen insanlar "Wordpress eklentisi nasıl kurulur?" gibi spesifik sorulara yanıt ararlar. Ya da bir saat süren ders süresince oturmak için çok meşgul olabilirler.

İhtiyaç duyulduğunda hemen erişilebilen küçük boyutlu öğrenme materyalleri, LXP (öğrenci deneyim programı) yaklaşımının önemli bir parçasıdır.

Öğrenmede Kişiselleştirme
Towards Maturity düşünce kuruluşuna göre, öğrencilerin %55'i kişiselleştirilmiş içerik ve yaklaşım istiyor. Bu, bireyin ihtiyaçlarına uyum sağlaması gerekenin sistem olduğuna değil, tam tersi sistemin uyum sağlaması gerektiği anlamına gelir.

Kişiselleştirmenin üç temel bileşeni vardır: tempo, talimat ve içerik.

İlk bileşen olan hız, öğrencinin ihtiyaç duyduğu kadar hızlı çalışma yeteneğine sahip olması demektir. Örneğin, bir kişi içeriği kolay bulursa, dersi daha hızlı tamamlamakta veya tamamen atlamakta özgür olmalıdır. 

İkinci bileşen, doğru yaklaşımı kullanmak demektir. Örneğin, bir kişi oyun temelli öğrenmeyi tercih ederken, diğerine basit videolarla daha iyi ders anlatılabiliyorsa, her ikisi de istedikleri şekilde çalışma fırsatına sahip olmalıdır.

Üçüncü bileşen, nasıl öğrenilmesi gerektiği hakkında değil, ne öğrenileceği hakkındadır. İşe yeni alınan iki kişinin bile farklı ilgi alanları ve sorun alanları olabilir, bu nedenle onlara farklı içerik sunulmalıdır. LXP'ler (öğrenci deneyim programları) bu yaklaşımın bir örneğidir.

Netflix'in bir kullanıcının bireysel tercihlerine göre içerikler önerdiği gibi, bir LXP de belirli bir kişi için en yararlı olacak kurslar sunar. Örneğin, LinkedIn Learning, kullanıcının profilindeki bilgileri kullanır ve sektörlerindeki trend olan konularla ilgili kursları, kullanıcının bahsettiği yazılımı, geliştirmeye çalıştığı becerilerini, mevcut konumlarını (coğrafi sınırlama etkinleştirilmiş olarak) vb. görüntüler.

LXP (öğrenci deneyim programları), devamlı öğrenme için iyi bir araçtır. Bu kapsamda, kullanıcıları önceden belirlenmiş müfredatın kalıbına sığdırmaya çalışmaz. Zamanında öğrenme yardımlarının yanında, herkes kendi planını geliştirebilir.

Yapay zekanın e-Learning deneyimini iyileştirmesi için birkaç olasılık olabilir. Yapay zekayı size öğrenme sürecinizde yardımcı olan sanal bir öğretmen olarak hayal edin.

Yapay zeka danışmanlarının avantajı, öğrencilerin 24 saat boyunca yardım ve gerekli bilgileri sağlamak için herhangi bir cihaz aracılığıyla erişebilir olmasıdır. Dahası, bulut tabanlı bir LMS (öğrenme yönetim sistemi), kullanıcılara evlerinde bile öğretmek için Temi gibi mevcut yapay zeka destekli robot asistanlara kolayca entegre edilebilir. Bu robotik öğretmen kendi kendine hareket edebilir, etrafı ve hareketlerinizi izleyebilir. Öğrenciler sorunlarını bilgisayar veya telefonlarına yazmaktansa robotla sesli iletişime geçerek çözebilir.

Şu anda sadece eğitim süreci boyunca öğrencilerle konuşacak yapay bir öğretmenden değil, aynı zamanda en doğru öğrenme yollarını seçmeye yardımcı olabilecek yapay bir öğretmenden bahsediyoruz. 

Yapay zeka, yapıları analiz ederek ve her öğrencinin aktivitelerinden veri toplayarak ileri düzeyde özelleştirilmiş yol haritası oluşturulmasını kolaylaştırabilir. Sistem, temel  bilgiye sahip olmayanlar için daha kapsamlı bir kurs sunabilecek ve daha ileri düzey kursiyerler için bazı modülleri atlayabilecektir.

Uygulanabilirlik ve fiyat uygunluğu, hız, etkililik ve kişiselleştirme, yapay zekanın çalışma sürecine sağlaması beklenen faydaların küçük bir kısmıdır. Yapay zeka, büyük miktarda veriyi analiz ederek yalnızca platformları daha ilgi çekici hale getirmeye yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda işletmelere sundukları eğitimi daha etkili hale getirmek için bilgi sağlar.

Sosyal Öğrenme 
İnsanlar sosyal varlıklardır, bu nedenle gruplar halinde çalışmayı tercih etmeleri şaşırtıcı değildir. Fakat bu, sosyal öğrenmenin çevrim içi yapılamayacağı anlamına gelmez, çünkü bu terim gözlem ve diğerlerini taklit etme şeklinde yapılan her türlü eğitimsel aktiviteyi kapsar.

Bu yaklaşımın ilk basamağı bir topluluk oluşturmaktır. Öğrenciler yardım için kolayca birbirlerine ulaşabildiklerinde, bu hem bilgilerini geliştirmelerine yardımcı olur hem de dostluklarını geliştirir.

İkinci basamak ise arkadaşça, tatlı bir rekabet ortamını oluşturmaktır. Yeterince doğru teşvikler verildiğinde, insanlar sırf en iyisi olmak adına birbirlerine üstün gelmek için çok çalışacaklar.

Son olarak, sosyal unsurlar, hem çalışanlara hem de asıl olarak şirkete yardımcı olacak olan sürekli bir kendini geliştirme kültürü oluşturmaya yardımcı olur. 

Öğrendiklerimizin sadece %10'unu örgün ortamda öğreniyoruz. Artık bu ortak bir bilgi haline geldiğine göre, şirketler gayri resmi eğitimi destekleme yoluna başvuruyor. 

Bunu yapmanın yollarından biri, kullanıcı tarafından oluşturulmuş içeriği (UGC) teşvik etmektir.

Çalışanlar hem karşılaştıkları sorunlar hem de çözümleri hakkında ilk elden bilgilere sahip olurlar, bu nedenle bu bilgileri kullanmak bir tür çevrim içi ortamda yaparak öğretmeyi sağlar.

• Zamanında yardımlar, UGC'nin geliştiği ana alandır. Birisi diğerlerine belirli bir görevi başarıyla tamamlamanın yolunu veya etkili bir çözümünü gösterdiğinde, bundan herkes faydalanır.
• Kişisel hikayeler. Kişisel hikayeler sadece eğlenceli ve kendinden bir şeyler bulabileceğin şeyler değil, aynı zamanda dikkat çekici ve kullanışlılar. Bu anekdotlar kullanıcıların kendileri ya da L&D (öğrenme ve geliştirme) takımı tarafından öğretici içeriklere dönüştürülebilir.
• Teşvikler. Kullanıcı tarafından oluşturulan içerikler iyi, fakat bazı insanlar bunları oluşturmak için teşviğe ihtiyaç duyar. Oyunlaştırma (puan ve rozet) sistemi insanların bilgeliklerini ve deneyimlerini paylaşmaları için yeterli olabilir.

Sosyal Beceri Eğitimi 
İnsanlara işlerinde daha iyi olmayı öğretmenin asırlardır yapılan bir iş olmasına karşın, son zamanlarda şirketler sosyal becerilere daha fazla ağırlık vermeye başladı. Araştırmalar, iş faaliyetlerinin %50'ye varan kısmının varolan teknoloji ile otomatikleştirilebileceğini gösteriyor, bu da çalışanlarının verimliliğini artırmak için makinelerin yapamayacağı şeyleri onlara öğretmeyi önemli hale getiriyor.

Sosyal beceriler, geleneksel olarak şunları içerir:

• Liderlik 
• Problem çözebilme 
• İletişim 
• Takım çalışması 
• Uyum sağlayabilme 
• Organizasyon 
• Zaman yönetimi
  Ve daha fazlası.

E-Learning’i kullanmanın iletişim becerilerini geliştirmek için uygun olmadığı düşünebilirsiniz, ancak Deloitte gibi şirketler bunun aksini kanıtlıyor. Bunu nasıl yapabileceğinize dair bazı öneriler: 

• KPI'ler (Anahtar performans göstergeleri): Sosyal beceriler doğrudan iş faydalarına dönüşür, böylece en azından belirli bir dereceye kadar ölçülebilirler. Bu tür göstergelere örnek olarak toplantılarda daha az zaman harcanması, çalışanlar tarafından görülen işin azalması, artan müşteri ve çalışan memnuniyeti seviyeleri vb. verilebilir.
• Odak: Sosyal becerileri öğrenme materyalleri tek bir kavrama odaklanmalıdır, ör. "Müşteri desteği" gibi geniş bir alan üzerine bir ders yerine "müşteriyle empati kurma" üzerine kısa bir ders gibi. Bu, bilginin akılda kalmasını ve eyleme dökülebilmesinin takibini kolaylaştırır.
• Sürekli öğrenme: Kısa dersler, çalışanların günlük rutinine entegre edilmelidir, böylece öğrendiklerini hemen kullanabilirler.

e-Learning’de Veri Analizi 

Öğrenci analizi, öğrencilerin davranışlarını incelemek ve eğitim sürecini iyileştirmek için kullanılır. Bunun için xAPI (deneyime bağlı uygulama programlara arayüzü) içeren Öğrenme Yönetim Sistemlerinden göz izleme özelliğine sahip akıllı ders sistemlerine kadar sayısız araç mevcuttur.

Dikkat çekici bir şekilde, öğrenci analizi için çoğu bilgi o kadar basit ki, en üst düzey teknolojilere gerek bile yok. Bu kadar basit bir seviyede, modern bir LMS (öğrenme yönetim sistemi) bile ihtiyaç olan verileri izleyip kurtarabildiği sürece, L&D (öğrenme ve geliştirme) ile ilgili sorunların çoğunu çözebilir. Çoğu durumda, ihtiyacınız olan bilgi şunlar kadar basit:

• Derslerin tamamlanma yüzdesi; 
• En önetkin öğrencilerin hangileri olduğu; 
• Öğrencilerinizin neyi ve neden öğrenmeyi seçtiği; 
• Öğrencilerin nerelerde zorluk çektiği; 
• Güçlü ve zayıf özelliklerinin neler olduğu; 
• Belirli bir görev için kimin en iyi seçenek olduğu.

Örneğin, JoomlaLMS, e-Learning kursunuzu iyileştirmenin yollarını belirlemek için öğrencilerin performansını izlemeye olanak tanır. Raporlama özelliği ile öğrencilerin bilgi ve becerilerindeki boşlukları tanımlayabilir, kurumun uyum düzeyini ve öğrencilerin genel performansını belirleyebilirsiniz. 

e-Learning bakış açısından "Büyük Veri", öğrencilerin etkinliklerinden ve performanslarından toplanan verilerdir, ancak bu verilerin hacmi, geleneksel veritabanlarının düşük gecikmeyle yakalama, yönetme ve işleme yeteneğinin ötesindedir. Bir başka deyişle Büyük Veri Analizi, verileri uygun biçimlerde yapılandırmaya ve sunmaya yardımcı oluyor.

Büyük Veri Analizi ile, öğrenmeyi kişiselleştirmek için her öğrencinin performansını ayrı ayrı izleyebilirsiniz. Ayrıca, Büyük Veri Analizi eğitim sürecinin ROI'ye (yatırım getirisi) nasıl bir etkide bulunduğuna dair bilgi sağlayabilir.

Öğrenci hata yaptığında veya bilgiyi doğru şekilde almadığında bundan haberdar olacaksınız. Bundan yola çıkarak sıkça karşılaşılan problemleri düzeltmek için gerekli ayarlamaları yapabileceksiniz. Bunun yanında, Büyük Veri Analizi her öğrenci için en uygun çalışma yol haritasını seçmenize yardımcı olabilir.

Yetkinlik temelli bilgiyi ve sosyal öğrenmeyi benimsemiş öğrenci etkinliklerini kullanarak Büyük Veriden temel alan uyarlanabilir e-Learning modeli üzerine yapılan araştırmalar, analizin eğitim paradigmasını dönüştürdüğünü ve etkili bir öğrenme ritmi sağladığını göstermektedir.

Öğrenmede Sohbet Robotu
Sohbet robotu, sohbet edebileceğiniz bir yazılımdır. Kurumsal öğrenme departmanlarının sohbet robotlarına ihtiyacı vardır. Ama bir sohbet robotu kurumsal eğitim stratejisini nasıl destekleyebilir? Gerçek hayattan örneklerle bakalım.

Kuruma Yeni Çalışan Seçmede Sohbet Robotları
Sohbet robotu, bir çalışanı iş kabulü sürecinde yönlendirebilir; süreçler, ekip yapıları ve marka değerleri hakkında bilgi alabilecekleri işe alma öncesi süreç yoluyla ekibe katılma ve kararını sağlamlaştırma konusunda onu heyecanlandırabilir. Yeni bir çalışanın şirket kurucusundan veya yöneticisinden kişisel bir mesaj aldığındaki hislerini hiçbir şey tarif edemez! Y ve Z kuşakları 2020 yılına kadar küresel iş gücünün %50'sini oluşturacak. Bu kuşağın insanları mesajlaşma platformlarını seviyorlar, bu nedenle şirketler bu çalışanlarla etkileşime girmek için sohbet robotları kullanmalı.

Beceri Eksikliği Analizinde Sohbet Robotları
Çalışanlar, işlerini yapabilmek için bazı becerilere ihtiyaç duyarlar. Beceri eksikliği analizi, çalışanların şu anda bulundukları konumu ve nerede olmaları gerektiğini bulmak için becerilerini değerlendirme sürecidir. Geleneksel yöntemle bir beceri eksikliği analizi yapmak, çok evrak işi gerektiriyor. Bu nedenle gerektiği kadar sık yapılmıyor. 

Filtered'dan (bir Birleşik Krallık e-Learning yayıncısı) Sam Hennessy'nin de belirttiği gibi, "Bir sohbet robotu kullanarak soruları yavaş yavaş sorabilirsiniz.'' Ardından, önceki soru grubuna dayalı olarak içgörü biçiminde geri bildirim sağlayın. Aslında bu olumlu bir geri bildirim döngüsü sağlayacaktır. İnsanlar artık sonuçlarla ilgilendikleri için iyi cevaplar vermek isteyeceklerdir.

Mikro Öğrenim İçin Sohbet Robotları
Küçük boyutlu öğrenme (mikro öğrenme), "bir hesap tablosunun nasıl korunacağı" gibi konuları 5 dakikadan kısa bir sürede öğreten metin veya videodur. Mikro öğrenme, son zamanlarda kurumsal öğrenmede popülerleşti ve aslında sohbet arayüzleri vasıtasıyla iletilebilir. Harvard Business Review, Slack sohbet robotunu kullanarak buna yakın bir şey oluşturdu. Bu robot, hafta içi her gün, oluşturulan bir havuzdan rastgele bir makale seçer ve çalışanlara sohbet yoluyla bir özet gönderir. Bu, önaktif olmanın iyi bir örneği.

Geri Bildirim İçin Sohbet Robotları
Bir kişi bir kursa katıldıktan sonra, sohbet robotunun onlara bazı test soruları sormasını sağlayın. Bunu birkaç hafta boyunca yapın. Birçok insan, tekrarı öğrenmede faydalı buluyor.

Sonrasında birilerinin soruları sürekli yanlış cevaplayıp cevaplamadığına bakın. Eğer birileri varsa, kurumsal öğrenme birimi o kişilere biraz ek yardım yapabilir. Ayrıca kursun nasıl olduğuna dair geri bildirim de alabilirsiniz. 

Arama İhtiyaçları İçin Sohbet Robotları
Şirketinizin wiki'lerine veya bilgi tabanlarına erişebilen ve bilgilere ihtiyacı olan çalışan için yararlı bir bağlamda gerçek zamanlı bilgi sunan bir makine hayal edin - tıpkı Star Trek'teki "Enterprise" bilgisayarı gibi. 

Derin öğrenme yetenekleri nedeniyle, sohbet robotları belirli çalışanlara göre kişiselleştirilebilir ve kendileriyle ilgili olmayan tüm verileri ortadan kaldırabilir. Çalışanlar, günlük görevleri tamamlamak için iş verilerini uzunca incelemektense, ihtiyaç duydukları bilgileri bireysel sohbet robotlarından isteyebilirler. 

İşin özü, sohbet robotları Google'da arama işini gerçekleştirecek. İnterneti kullandığınız her şey için sohbet robotlarını gereksiz bilgileri gözden geçirme zahmetine girmeden kullanabilirsiniz.