<div>The Complete Guide to LinkedIn Learning Search</div>
العديد من المحترفين يلجؤون إلى تعلم LinkedIn لدوراته العبر الإنترنت المتينة المصممة لتعزيز المهارات وتعزيز نمو الحياة المهنية. ومع ذلك، يمكن أن تؤدي وظيفة البحث في تعلم LinkedIn في بعض الأحيان إلى الإحباط، خاصة عندما يكون المستخدمون في البحث عن دورات محددة أو محتوى. إذا شعرت يومًا ما بالإرهاق من نتائج البحث التي لا تواكب تمامًا ما تبحث عنه أو واجهت صعوبة في العثور على بالضبط ما تبحث عنه، فأنت لست وحدك. سيرشحك هذا المنشور من خلال كيفية عمل البحث في تعلم LinkedIn ونقاط الألم الشائعة التي يواجهها المستخدمون، ونصائح لتنقية نتائج البحث الخاصة بك، وكيف يمكنك تحسين تجربتك التعليمية عن طريق تكامل الأدوات الخارجية. دعنا نغوص في تصفح البحث في تعلم LinkedIn بفعالية.
فهم كيف يعمل البحث في تعلم LinkedIn
تم تصميم وظيفة البحث داخل تعلم LinkedIn لمساعدة المستخدمين على العثور على الدورات ومسارات التعلم والموارد القيمة بكفاءة. يمكن أن يوفر فهم أساسيات كيفية عمل هذا البحث وضوحًا لأي شخص يبحث عن تبسيط تجربته التعليمية على المنصة.
تتم إنتاج نتائج البحث أساسًا من نظام فهرسة شامل. يستخدم تعلم LinkedIn خوارزميات معقدة لفهرسة المحتوى استنادًا إلى عوامل عدة، بما في ذلك العناوين والوصف والعلامات. عندما يقوم المستخدم بإدخال استعلام بحث، يستحضر النظام نتائج ذات صلة يتم تطابقها مع بياناته المفهرسة.
واحدة من سمات بحث LinkedIn Learning هي خيارات التصفية. بعد إجراء بحث، يمكن للمستخدمين تنقية نتائجهم عن طريق تطبيق فلاتر مثل مستوى المهارة والمدة ونوع المحتوى (مثل الفيديو أو المقال أو التمرين). يعني ذلك أنه بدلاً من التمرير عبر قائمة واسعة من الدورات، يمكنك التركيز فقط على ما يناسب احتياجات التعلم الخاصة بك.
ومع ذلك، يجدر بالذكر بعض القيود الكامنة في وظيفة البحث. المنصة قد تواجه صعوبة في دعم البحث الضبابي، الذي يمكن أن يؤثر على المستخدمين الذين يبحثون عن مصطلحات مكتوبة بشكل وثيق أو مرادفات. على سبيل المثال، إذا قام شخص ما بكتابة "إدارة المشروع" بدلاً من "إدارة المشروع"، فقد يفوته الدورات ذات الصلة. على الرغم من أن ذلك قد يكون محبطًا، إلا أن أن تكون حذرًا من دقة مصطلحات البحث يمكن المساعدة. بالإضافة إلى ذلك، على عكس محركات البحث المتقدمة أكثر، قد لا تقدم تعلم LinkedIn دائمًا اقتراحات بحث توقعية أو ميزات الإكمال التلقائي أثناء إدخال الاستعلام. أن يكون لديك وضوح حول هذه الإيجابيات التشغيلية يمكن أن يعزز بشكل كبير كيفية الاقتراب من استعلامات البحث.
نقاط ألم شائعة مع بحث تعلم LinkedIn
- نتائج بحث غامضة: يقوم المستخدمون كثيرًا بالإبلاغ بأن استعلامات البحث تعيد نتائج تبدو غير متصلة أو واسعة جدًا. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي البحث عن "علم البيانات" إلى عرض تشييدات ضخمة من دورات إدارة الأعمال غير ذات الصلة، مما يمكن أن يكون محبطًا عندما تبحث عن محتوى محدد.
- قدرة ابتكار البحث محدودة: كما ذكر سابقًا، إذا قام المستخدمون بأخطاء بسيطة في الإملاء أو التنويع في العبارات، فقد يفوتهم النتائج المفيدة. يمكن أن تعوق هذه القيود اكتشاف الدورات ذات الصلة في حالة عدم دقة البحث.
- تصفح الفلاتر: بينما تهدف النظامة الفلترة إلى تبسيط النتائج، يجد بعض المستخدمين أنها متعبة. على سبيل المثال، إذا كان شخص ما غير متأكد من الفئات المحددة، فقد تغفل عن تصفية حرجة يمكن أن تعزز تجربة البحث الخاصة به.
- وصف محتوى غير متناسق: التباين في كيفية وصف الدورات قد يؤدي إلى الارتباك. قد يبحث المستخدم عن "تدريب القيادة"، ولكن إذا تضمنت الدورات عدة مصطلحات مختلفة أو مستخلصات، فإن العثور على الدورة الأكثر صلة يمكن أن يصبح تحديًا.
- حجم المحتوى الهائل: مع مكتبة ضخمة تحتوي على أكثر من 16,000 دورة، يمكن أن يبدو حجم المحتوى الهائل مرهقًا. المستخدمون قد يواجهون صعوبة في اختيار الدورة المناسبة من بين العديد من الخيارات المماثلة، مما يؤدي إلى إرهاق القرار.
نصائح مفيدة لتحسين نتائج البحث في LinkedIn Learning
- تحسين مصطلحات البحث: كن محددًا عند إدخال الكلمات الرئيسية. على سبيل المثال، بدلاً من إدخال "تسويق" فقط، حاول "استراتيجيات التسويق الرقمي". سيساعد هذا على جذب نتائج أكثر تركيزًا تتماشى مع اهتماماتك.
- استخدام الفلاتر بفعالية: استخدم الفلاتر المتاحة بعد البحث لتضييق نطاق النتائج. إذا كنت تبحث عن دورات مبتدئين، ضع في اعتبارك تطبيق فلتر مستوى المهارة المناسب لضمان عدم إغراقك بالمحتوى المتقدم.
- التحقق من الوصف قبل النقر: خذ لحظة لقراءة وصف الدورة عن كثب قبل النقر. يمكن أن يوفر هذا الوقت ويضمن أنك تركز على مواد حقًا ذات صلة بدلاً من إضافتها إلى قائمة طويلة من الدورات غير ذات صلة.
- الاستفادة من خيارات المعاينة: تقدم العديد من الدورات معاينة قصيرة أو مقدمة. استخدم هذه الميزة لتحديد ما إذا كان نمط التدريس والمحتوى يتماشى مع تفضيلات تعلمك قبل الالتزام بدورة كاملة.
- وضع علامة على الدورات: عند العثور على دورات تحمل اهتمامك، ضع علامة عليها! سيمكنك هذا من العودة إلى اختياراتك دون الحاجة إلى إعادة عملية البحث. إنه وسيلة ممتازة لتتبع المواد التي ترغب في استكشافها بشكل أعمق.
تعزيز تجربة البحث الخاصة بك خارج LinkedIn Learning
بينما يوفر LinkedIn Learning تجربة بحث متينة، فإن دمج موارد متعددة في تحسين التعلم بشكل فعال غالبًا يكون مفيدًا. تستخدم العديد من الفرق أدوات بعيدة المنال عن LinkedIn Learning لإنشاء تجربة بحث متكاملة تتناسب مع سير العمل الخاصة بهم.
خيار واحد يمكن التفكير فيه هو استغلال Guru. Guru هو أداة إدارة المعرفة تساعد الفرق على الوصول بفعالية إلى المعلومات والخبرات عبر منصاتهم. من خلال دمج Guru في روتين تعلمك، يمكنك:
- تركيز المعرفة: بدلاً من القيود على LinkedIn Learning يمكنك الوصول إلى المعلومات من مصادر مختلفة كلها في مكان واحد، مما يسمح بعمليات بحث شاملة عبر أنواع مختلفة من المحتوى.
- تبسيط استعلامات البحث: من خلال تصنيف محتوى Guru المركز، يمكنك إثراء تجربتك التعليمية من خلال تلقي اقتراحات مصممة تناسب معايير بحثك، مما يوفر الوقت في تصفية الدورات غير ذات الصلة.
- تعزيز التعاون: تستطيع الفرق التي تستخدم Guru مشاركة الرؤى والملاحظات أو الموارد الإضافية المتعلقة بدورات LinkedIn Learning. هذا يمكن أن يعزز بيئة تعلم جذابة ويساعد المستخدمين على عناوين فجوات المعرفة بشكل جماعي.
من خلال دمج LinkedIn Learning مع أدوات مثل Guru، يمكنك خلق بيئة تعلم أكثر تعمقًا وتوجيهًا. يتيح للمستخدمين السيطرة على تعليمهم وتبسيط عملية اكتشاف المحتوى لتناسب الاحتياجات الفردية أو الفرق.