LMS ? LXP ?LRS ?DLP? הארכיטקטורה החדשה של פלטפורמות הלמידה

Digital Learning Platform) DLP) הוא מונח כולל לפלטפורמות הלמידה הקיימות. רוב הסיכויים שלארגון שלכם יש לפחות DLP אחד, וארגונים שתרבות הלמידה בהם חזקה יותר מכילים 2-3 DLPs הממלאים פונקציות שונות. אתם בטח שואלים אלו סוגי DLP קיימים? יש טרמינולוגיה שלמה בשוק הזה והרבה מאוד שחקנים שמנסים להשפיע על התמונה, ומגוון טבלאות ותרשימים המבחינים בין הסוגים השונים. הדיאגרמה שמסבירה הכי טוב לטעמי את הארכיטקטורה החדשה שהתפתחה ואת הסוגים השונים היא של Josh Bersin, גרסת 2019:

אנסה לאפיין בקצרה כל אחד מהסוגים. כדאי מאוד להכנס לפלטפורמות אליהן מפנה ג'וש בתרשים על מנת לראות דוגמאות ולהבין טוב יותר במה מדובר. ברשותכם אני אמנע מלהמליץ על מערכות ספציפיות, מהסיבה שיותר חשוב בעיניי לתת לכם את התמונה הגדולה ושאתם תבחנו בעצמכם מה מתאים לארגון שלכם.

LMS - Learning management system 

הפלטפורמה הוותיקה והבסיסית ביותר ללמידה ארגונית וגם המורכבת והכבדה ביותר. ה-LMS מאפשרת לנהל את מערך הלמידה הארגוני, ולקבל תמונה רחבה ומדויקת של המערך עבור העובדים הלומדים ועבור בעלי העניין בארגון. הם אוגרים נתוני משתמשים ומנהלים מספקים דוחות על תהליכי הלמידה הכוללים את השלמת המשימות והישגי הלומדים. מערכות LMS קיימות כבר 3 עשורים, ויש בעולם כ-900 מערכות שונות! על אף שניסו להספיד את ה-LMS בשנים האחרונות המערכות הללו חיות ובועטות, וככל הנראה יישארו איתנו עוד שנים רבות אבל יעברו אבולוציה מעניינת, לאחר שיאמצו יכולות שיש במערכות אחרות.

LSR- Learning Record Store

מערכת שיודעת לנטר את כלל הפעולות שעושים הלומדים שלנו בפלטפורמת הלמידה, ולעבד אותן לתובנות משמעותיות. זה בעצם מתחבר לעולם של Learning Analytics. מבחינה טכנולוגית מדובר ב-XAPI (ההתפתחות האבולוציונית של ה-SCORM) שיושב על גבי מערכת LMS או כל מערכת אחרת. המערכת יודעת לשמור לוגים של כל מה שעשו הלומדים, כלומר לא רק נתונים של השלמות משימות כמו ב-LMS רגיל. אנחנו מקבלים דיווחים על כל קליק כך שאפשר לדעת היכן הלומדים שלנו בילו יותר זמן, היכן הם רפרפו מהר, האם הם העדיפו לצפות בסרטונים/להאזין לפודקאסט/לקרוא טקסט, באיזה שלב הם הפסיקו ללמוד וכו'. בעצם באמצעות LSR אנחנו יכולים לראות את מסע הלמידה כולו ולא רק את התוצאה הסופית, וזה מתחבר לתובנה גדולה שדאטה זה לא ה-OUTPUT דאטה זה ה-INPUT. ה-OUTPUT הוא בעצם העיבוד וההבנה של הדאטה. עתיד מערכות הלמידה הוא בהבנה של הנתונים שתאפשר הכוונה והתאמה מדוייקת של הלומדים ופרסונליזציה. 

Program Delivery Platform + Content Libraries

חיברתי את שתי הקטגוריות הללו כי בעצם מדובר בחברות שמסייעות לארגונים לבנות תוכנית למידה בדרך פשוטה וקלה באמצעות הפלטפורמה שלהן או חברות שמציעות תכנים שניתן להכניס לתוך פלטפורמות למידה קיימות בארגון. המערכות אלה בנויות בארכיטקטורת ענן ומנגישות תוכן רלוונטי בצורה טובה ואיכותית, החל ממסמכים פשוטים ועד לקורסים מורכבים עם מולטימדיה עשירה. ניתן להשתמש בתכנים שהחברות מציעות AS IS, אבל ניתן גם לקחת את בסיס התוכן ולהתאים אותו לצרכי הארגון עם דוגמאות רלוונטיות או להסיר תכנים פחות רלוונטיים וכו'. כלומר, לצורך הדימוי זה כמו לקחת MOOC מקורסרה ולערוך התאמות ושינויים בתוך הפרקים שלו כדי להיות מדוייקים יותר עבור הלומדים שלנו. 

LXP - Learning Experience Platform

LXP היא מערכת שמבצעת אוצרות של תכני למידה איכותיים הזמינים ברשת (כמו TED, YOUTUBE וכו') או באתרים ייעודיים (COURSERA, EDX, UDEMY וכו') ויוצרת אינדקס שמאפשר ללומדים לבחור מתוך קטלוג ענק את נושאי העניין שלהם ולקבל מגוון של סוגי תכנים המתאימים לבחירתם (סרטונים, מאמרים, פודקאסטים ועוד). בנוסף, המערכת מציפה תכנים מומלצים ותכנים שדומים לתכנים אחרונים שהלומדים צרכו ממש בדומה לנטפליקס. לעומת ה-LMS שם אדמיני המערכת שולטים בתוכן, ב-LXP הלומדים הם אלו ששולטים בתהליך הלמידה ובתכנים שירצו ללמוד. LXP היא בעצם שכבה נוספת לLMS, שכבה משלימה. LXP בדרך כלל אינו ייחודי לארגון, אלא זוהי פלטפורמה משותפת המשמשת ארגונים רבים. ניתן להפריד את נתוני המשתמשים לפי ארגון, אך התוכן משותף לכולם ולכן פלטפורמות LXP מתמקדות בתוכן שיכול להתאים לתעשיות רבות ולכישורים רווחים כמו מיומנויות ניהול, מכירות, עבודת צוות, שפות תוכנה פופולריות וכו'. חלק ממערכות ה-LXP כוללות בחבילה גם רישויים של הספקים השונים שמזרימים תכנים ל-LXP, וחלק מהמערכות דורשות ממנהלי הלמידה בארגון להיות בקשר ישיר עם הספקים השונים מאחורי ה-LXP. חשוב להבין שלא מדובר במערכת לניהול למידה, אלא במערכת שמתחברת למערכות LRS או LMS. 

LXP לא מגדירה עבור הלומדים יעדי למידה או תכנים כאלו ואחרים שהם חייבים ללמוד או להשלים, אלא מאפשרת ללומדים לבחור את מסלול ההתפתחות שלהם ואת סט הכישורים שירצו לאמץ בהתאם לצרכים הספציפיים שלהם. הרעיון מאחורי ה-LXP הוא לפתח "חווית למידה", כאשר המערכת מעוצבת בצורה אטרקטיבית שפונה ללומדים ומאפשרת להם לבחור בקלות תוכן נגיש וזמין, לצרוך אותו באמצעים נוחים (בעיקר בסלולרי) וגם לדרג אותו עבור לומדים אחרים. בחלק מהמערכות ישנה אפשרות ליצור קהילות למידה סביב תכנים מסויימים, כך שאפשר ללמוד ביחד עם עמיתים. מרבית הספקים משתמשים ביכולות של AI לאוצרות התכנים ולייעול ההמלצות, במטרה להתאים טוב יותר את התוכן לתפקידים השונים ולרמות הלמידה הנדרשות.

אנחנו רואים גידול משמעותי בחברות ה- LXP בשוק פלטפורמות הלמידה, וזו אחת ההבטחות ההגדולות לפרסונליזציה בלמידה. אני חייבת לציין שזה עוד רחוק משם וכרגע המערכות עדיין לא בשלות, ועדיין חברות ה-LXP מתפארות ביכולות אדירות של פרסונליזציה ואדפטיביות. הפער כנראה טמון בכך שאין קונצנזוס באשר למה היא למידה פרסונלית... אפשרות לבחירת תכנים והמלצה לתכנים דומים זו לא פרסונליזציה בעיניי. מערכת כזו אמורה לזהות אותי מכל מכשיר, לגשת למערכות LRS ומערכות אחרות כדי להבין בדיוק איזו לומדת אני, ומה אני יודעת ומה אני צריכה ללמוד עוד ורק אז להתאים לי את התכנים המדוייקים עבורי. כזה עוד אין, ואולי יהיה בעתיד כשה-AI יתפתח יותר. 

Micro Learning Platforms

מערכות אינטליגנטיות שיודעות להנגיש ללומדים את התוכן הנכון בזמן הנכון. אם נעשה רגע השוואה גסה בין למידת מאקרו ללמידת מיקרו- בלמידת מאקרו הלומד יגיד שהוא רוצה ללמוד משהו חדש, וסביר להניח שיפנה לקורס או לתכנית למידה שכוללת מספר נושאים ורעיונות. בלמידת מיקרו הלומד יגיד שהוא צריך סיוע נקודתי ומיידי, וייגש לתוכן קצר, מהיר יישומי ומדוייק. מדובר בפלטפורמות שמסייעות לתמיכת ביצועים וכשירויות תוך כדי עבודה, שיש להן פונקציונליות דמויית LMS אך הן הרבה יותר מודרניות ונגישות ממערכות LMS מסורתיות (בסופו של דבר מדובר לגמרי בLMS...). יש היום כמה מערכות נהדרות שעושות את זה ומאפשרות מיפוי של כשירויות ארגוניות וניהול של תהליכי Reskilling  ו-Upskilling. 

Digital Adoption and Workflow Learning Tools

כלים דיגיטליים שתומכים באקוסיסטם של למידה תוך כדי עבודה (On the job training). הנחת הבסיס היא שטכנולוגיות למידה הן לא בהכרח טכנולוגיות שפותחו במטרה לאפשר למידה, אלא כאלו שפשוט תומכות בזה באופן טבעי כי הלומדים כבר שם. רשתות חברתיות, כלים שיתופיים, שיחות וידאו ועוד משרתים אותנו היום גם לצרכי עבודה שוטפת אבל בהחלט גם ללמידה. 

Assesment VR Development Tools

מערכות למידה אימרסיבית שמשלבות מציאות רבודה, מציאות מדומה, סימולטורים מבוססי AI או חוויות למידה אחרות שמאפשרות ללומדים להתנסות במצבים ספציפיים ולהעריך את תהליך הלמידה שלהם באופן מאוד מדוייק ועמוס נתונים. הרעיון שעומד מאחורי המערכות הללו הוא האפשרות להתנסות "על יבש" רגע לפני הדבר האמיתי, וגם האפשרות ללמוד מטובי המומחים ולעקוב אחר הפעולות שלהם (מזכיר את מודל הלמידה הראשיתי ביותר שאנחנו מכירים באנושות - שולייה). המערכות האלו הולכות ומשתכללות וניתן למצוא היום מגוון רחב של פתרונות למידה מרתקים. 

שורה תחתונה

למרות ההפרדה המלאכותית שנעשתה בין הסוגים השונים של הפלטפורמות סוד ההצלחה הוא בשילוב ביניהן. ישנן פלטפורמות שהן מלכתחילה הכלאות בין סוגים שונים ומשתייכות למספר קטגוריות, וגם כדאי להציץ על כמה מהלכים מעניינים שנעשו לאחרונה שמשלבים בין פלטפורמות שונות (למשל החיבור בין Cornerstone  ל- Clustree או Degreed + LearnUpon). ההמלצה שלי היא ראשית לאפיין את צרכי הלמידה ואת מאפייני הארגון הייחודיים על מנת למצוא את הפתרון המתאים שהוא בדרך כלל מורכב משילוב של שתי פלטפורמות או יותר. לאחר שתאפיינו מסמך דרישות (RFP) מדוייק תבינו טוב יותר מה הארגון שלכם צריך. שימו לב שלחלק מהמערכות יש זכיינים בישראל שמספקים את השירות וזה מאוד נוח. ישנן גם מערכות ישראליות ששווה מאוד לבחון. אני ממש ממליצה לצאת ל-POC או איזושהי התנסות קטנה רגע לפני שחותמים על משהו שיכול להפוך לפיל לבן אם הוא לא תואם את הצרכים שלכם במדוייק. אם אפשר כדאי לנסות להשתמש במה שאנשים כבר מכירים בארגון ולנסות להיות זמישים ופשוטים ככל הניתן כדי לא להכביד על התהליך.

אפשר לראות את ההתפתחות היפה של הפלטפורמות בהתאם להתפתחות הטכנולוגיות המרכזיות לאורך השנים: עברנו מ- ELECTRONIC LEARNING ל-DIGITAL LEARNING ואנחנו בדרך ל-INTELLIGENT LEARNING. אני מאמינה שככל שהטכנולוגיות ישתכללו וניכנס לעידן ה-AI נזכה לראות פתרונות יפים שמשלבים בין הסוגים השונים בצורה חלקה וסופר מעניינת.