毫無疑問，資料分析是未來學習與發展的優先技能之一。《2023年全球情緒調查》報告中，在「您認為明年職場學習與發展的熱門領域是什麼？」，這個問題的回答中，學習分析排名第一。
目前，仍有一些人認為報告培訓活動（例如課程完成率）是足夠的資料，而另一些人則不知道如何將資料轉化為可行的見解。這說明，學習與發展人員對學習分析的理解還很初級。
如果我們想要在資料方面做得更好，我們首先要更深刻地理解為什麼學習分析很重要，為什麼我們應該關注它。
學習分析是乙個學術領域，它融合了來自教育研究，資料科學和以人為本的設計的主題知識。
但是值得注意的是，實施學習分析並不意味著收集原始資料，即未經任何處理就從源收集的資料。原始資料本身沒有什麼價值，除非對它們進行處理。
學習分析涉及選擇、捕獲、處理、解釋，並根據可支援學習者並改善學習和在職績效的資料採取行動。它可以幫助我們根據證據做出更好的決策並提供相關干預措施。
例如：此外，學習分析的重點是建立乙個反饋環，使我們能夠實時，持續地調整內容，學習軌跡，支援水平以及其他個性化服務。這與當前過程相反，在當前過程中，課程評估或學習者反饋會在培訓結束時出現。在某些情況下，學習分析用於**學習行為，對**採取行動，並將這些結果反饋給流程，以隨著時間的推移改善**並提供更個性化的學習環境。學習者的難處在**？人們在**遇到困難？
在**有機會提供更多支援和反饋？
學習材料是否針對正確的知識和技能水平？
對某個主題有什麼看法？您的學習者集體和個人的感覺如何？
現在，精細化運營正在成為許多公司的常態。學習與發展部門將需要證明支出合理性，並進一步優化資源。學習分析可以幫助我們決定是否需要基於收集的關於學員互動方式的資料來重新設計培訓材料，或者是否需要根據使用模式為精選的學習內容續訂許可證，或引入其他學習與發展支援，例如基於情緒分析的指導和資訊。
隨著工作職責和任務的變化越來越大（無論是大流行的結果、還是自動化和人工智慧的引入，還是各種因素的結合），相信學習新技能和提公升技能將佔據中心舞台。人們將需要快速學習，因為他們的工作或工作組成部分變化太快。一些工作崗位將減少，而其他工作崗位將以更快的速度蓬勃發展。學習專家，該如何支援這種過渡？如何確保人們真正學到他們需要應用到新工作中的東西？又將如何識別和銜接可轉移的技能？這些問題也許我們應該從學習分析中尋找答案，問鼎雲學習平台的大資料看板就可以非常直觀的看到各種學習分析統計結果。
總而言之，學習分析所提供的機會使學習與發展領導者及其組織能夠利用與學習有關的大量資料，並能夠使用此資訊來了解有關其員工以及他們學習和發展的背景的更多資訊。
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