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预测性学习
衡量可学习性的重要性已经确立，但要实现这一目标是一项任务。看看我们独特的框架，看看如何使用它来预测，衡量和验证在线课程的可学习性。
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预计今年有65％的孩子即将开始上学，他们所从事的工作尚不存在，因此可学习性对于人们一生中的学习，取消学习和重新学习至关重要。 （人力集团）
在线课程的可学习性或学习效果是什么？
学习能力和学习效果的衡量标准是学习者获得所需信息，知识或技能的速度和熟练程度。您需要注意一个相关方面，即可学习性的范围。一旦计算出了这一点，我们就可以将从知识获取到应用的进度归零，以表现为绩效提升。
我们可以从两个角度看待可学习性评估的范围：
- 初始学习能力： 初始可学习性适用于单个短期使用期内的性能。
- 扩展的学习能力： 扩展学习能力适用于随时间变化的性能。
EI设计如何帮助您评估培训的可学习性或学习效果？
只有精心设计且具有适当学习能力的课程才能使学习者受益，从而提高他们的表现并帮助组织实现其目标。您可以使用我们现有课程的框架来评估当前的可学习性，并确定提高其可学习性的措施。您还可以预测可学习性，更重要的是，与学习者一起实时验证新课程。
我们的框架可以帮助您使学习成为学习者的奖励体验，并就如何使学习更加个性化和有效提供见解。我们可以帮助您创建学习，以提高系统的效率和可预测性，并使用数据来跟踪设定时间段内的性能进度并显示ROI的增量增长。
我们的服务范围包括为学习能力评估创建参数以及根据实际评估更新参数。我们可以通过使用各自的参数和准则来帮助制定实现学习效果的预测和诊断度量的实施方法。我们还可以通过对实际用户的形成性和总结性评估来评估课程。
我们的可预测性学习框架的重点
1
扩展的学习能力
它使您能够分析如何解决扩展学习能力，从而在程序和工作上为学习者提供更好的性能。
2
产生切实的价值以提高投资回报率
它使您可以构建一个框架，以了解如何应用可扩展性指标和通过扩展可扩展性从用户那里收集的数据来产生有形的价值，从而提高ROI。
3
Analytics插件
Analytics插件扩展了我们框架的核心功能，可满足您预测，衡量和验证与用户的学习能力的需求。
4
稳健的框架
我们的Google Analytics（分析）组件旨在构建一个强大的框架，以不断提高业务的学习，绩效和ROI。它采用数据驱动的方法来解决与用户体验相关的问题。
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