Molti professionisti si rivolgono a LinkedIn Learning per i suoi corsi online robusti disegnati per migliorare le abilità e promuovere la crescita di carriera. Tuttavia, la funzionalità di ricerca in LinkedIn Learning può a volte causare frustrazione, specialmente quando gli utenti sono alla ricerca di corsi o contenuti specifici. Se ti sei mai sentito sopraffatto dai risultati della ricerca che non colpiscono il segno o hai trovato difficoltà ad individuare esattamente ciò per cui stai cercando, ti sei trovato solo. Questa pubblicazione ti guiderà attraverso come la ricerca di LinkedIn Learning opera, le problematiche comuni di cui si rendono conto gli utenti, le strategie di prima scelta per affinarsare i risultati di ricerca, e come puoi migliorare la tua esperienza di apprendimento a integrazione di strumenti esterni. Inviaci a esplorare la ricerca di LinkedIn Learning in modo efficace.

Come funziona la Ricerca all'interno di LinkedIn Learning

La funzione di ricerca all'interno di LinkedIn Learning è progettata per aiutare gli utenti a trovare corsi, percorso di apprendimento e risorse preziose in modo efficiente. Capire i fondamenti di come si attiva questa ricerca può fornire maggiore chiarezza per chiunque cerca di semplificare la propria esperienza di apprendimento sul piattaforma.

I risultati della ricerca sono principalmente generati da un sistema di indici complessivo. LinkedIn Learning utilizza algoritmi complessi per indexare il contenuto basandosi su diversi fattori, tra cui titoli, descrizioni e tag. Quando un utente immette una query di ricerca, il sistema recupera risultati pertinenti che vengono confrontati con i dati indexati.

Una caratteristica peculiare delle ricerche LinkedIn Learning è l'utilizzo della opzione di filtro dinamico. Dopo la condotta della ricerca utente, è possibile raffinare i risultati appieno attraverso l'applicazione di filtri come livello di abilità, durata e tipo del contenuto (come video, articoli o esercizi). Questo consente allo utente scorrere non più i risultati di un elenco di vasta portata, ma concentrarsi su ciò che si adatta meglio alle sue esigenze di apprendimento.

Tuttavia, vale la pena sottolineare alcune limitazioni intrinseche nella funzionalità di ricerca. La piattaforma potrebbe affrontare alcune difficoltà in termini di supporto alla ricerca prolisca che si potrebbe riflesso negativamente sulle ricerche da parte dell'utente. Per esempio, se qualcuno digita "Management del progetto" piuttosto che "Project Management", potrebbe perdere i corsi rilevanti. Sebbene questo possa essere frustrante, mantenere l'accuratezza nella ricerca e della parola chiave può aiutare. Inoltre, non esattamente si espandono gli algoritmi predittivi di ricerca ou il suggerimento di autocompletamento durante la digitazione dell'utente. E avere una chiara comprensione di questi effetti limitanti della funzionalità di ricerca sull'esperienza dell'utente.

Dichiarazioni di Problemi comuni con la ricerca di LinkedIn Learning

• Risultati di ricerca nebulosi: gli utenti spesso riferiscono che le query di ricerca danno risultati che sembrano poco pertinenti o troppo ampi. Ad esempio, cercando "datascience" potresti ottenere una vasta gamma di corsi di gestione delle imprese non pertinenti, che possono essere frustranti quando si cerca specifico contenuto.
• Capacità di ricerca flessibile limitata: come menzionato precedentemente, se gli utenti commettono piccoli errori di ortografia o varianti di lessico potrebbero trascurare risultati utili. Questa limitazione può ostacolare la scoperta di corsi pertinenti se la ricerca non è precisa.
• Navigazione dei filtri: sebbene il sistema dei filtri sia destinato ad abbellire i risultati, alcuni utenti trovano che sia un male Ad esempio, se qualcuno non sa della categoria specifica, potrebbero trascurare dei filtri critici che potrebbero migliorare la loro esperienza di ricerca.
• Descrizioni dei contenuti incoerenti: la variabilità delle descrizioni dei corsi potrebbe portare confusione. Un utente può cercare "formazione di leadership" ma se molti corsi hanno terminologie o abstract diversi, trovare il modulo rilevante può diventare un problema da affrontare.
• Volume di contenuto sovraccarico: con una vasta libreria di oltre 16000 corsi, il vasto volume di contenuto può sembrare sovraccarico. Gli utenti possono avere difficoltà a scegliere il modulo giusto tra molte opzioni simili, il che può portare ad un senso di stanchezza derivante dalle scelte complesse.

'Suggerimenti pratici per migliorare i risultati di ricerca di LinkedIn Learning''

• Afinamenti delle parole: sii specifico quando inserisci parole chiave. Ad esempio, anziché semplicemente inserire "marketing", prova "strategie di marketing digitali". Ciò aiuterà il motore di ricerca a offrire risultati focalizzati che corrispondono ai tuoi interessi.
• Utilizzo dei filtri: rendi pieno uso delle opzioni dei filtri post-ricerca per restringere i risultati. Se cerchi dei corsi di base, applica il filtro del livello di abilità appropriato per assicurarti di non essere sommerso da contenuti avanzati.
• Verifica la descrizione prima di cliccare: prenditi un attimo per leggere le descrizioni dei corsi attentamente prima di un clic sulla pagina. Questa cosa può risparmiare tempo e assicurarsi che si stia concentrati su materiali veramente rilevanti invece di aggiungere a una lunga lista di corsi irrilevanti.
• Eseguire le Opzioni di anteprima: Molti corsi offrono una breve anteprima o introduzione. Utilizzare questa funzione per determinare se lo stile di insegnamento e il contenuto coincidono con le tue preferenze di apprendimento prima di impegnarti in un corso completo.
• Creare Preziosi dei Corsi: Quando trovate corsi di interesse, create un bookmark! Ciò le rende possibile tornare alle selezioni senza dover ripetere il processo di ricerca. Sono segni di un ottimo modo per tenere traccia dei materiali che desiderate esplorare in modo più approfondito.

Rafforzare la tua esperienza di ricerca al di là di LinkedIn Learning

Sebbene LinkedIn Learning offra un'esperienza di ricerca solida, spesso agevola le persone a combinarne più le risorse per renderle efficaci l'apprendimento. Molti team utilizzano strumenti al di là di LinkedIn Learning per creare un'esperienza di ricerca più integrata personalizzata per i loro workflow

Una opzione per considerare è sfruttare Guru Guru è uno strumento di gestione delle conoscenze che aiuta i team ad accedere in modo efficiente alle informazioni e agli esperti nei loro piattaforme. Introducendo Guru, e mantenendolo inteso alla tua routine di apprendimento puoi:

• Centralizzare la conoscenza : invece di essere vincolate a LinkedIn Learning puoi accedere all'informazioni da varie sorgi tutto nello stesso posto in modo da poter svolgere ricerche comportamente e on diversi tipi di contenuto.
• Semplificare le domande di ricerca: Categorizzare il contenuto di Guru per consentire ai suoi utenti di aumentare l'esperienza di apprendimento. Questo genera come, loro possono ricevere suggerimenti dei contenuto, li possano scegliere in funzione della pluralità dei contenuti, poichè nei loro pareri è d'opinione meglio esplorare, eventualmente, nuove tipologie di corso.
• Migliorare la collaborazione: le equipe che utilizzano Guru possono per condivisione di informazioni di varietà sui loro interessi, comunicare meglio dei loro corsi ad apprendimento per, i loro utenti finali e traumi il loro lavoro di studio e consiglio.. In questo modo è possibile per generare un ambiente di studio personalizzato che gli studenti possono pensare in generale ad un ambiente di studio vivo.

In questo modo è possibile aiutare gli studenti ad effettuare dei corsi al meglio delle loro potenzialità. Una nuova risorsa sul Web ha visto crescere nel mondo del benessere, sviluppata proprio da gente esperta e da gente professionista senza meta ricavandola la sperimentazione delle varie funzionalità del prodotto...