資訊是中性的，每個人也面對不同的context，需要做自己的判斷或決定。

Web CourseWorks的官網中可以閱讀到連續多年的eLearning Predictions: Hype Curve 專文。

• 2019 eLearning Predictions- Hype Curve
• 2018 eLearning Predictions- Hype Curve
• 2017 eLearning Predictions- Hype Curve
• 2016 eLearning Predictions- Hype Curve
• 2015 eLearning Predictions- Hype Curve

2019年，由Dr. Andy Hicken在2018/12/31再次公開分享2019的分析文章，繼2017/5/24 我分享評論該文，這次我要在5/16出發前往 2019 ATD ICE 華盛頓進行學習取經之旅前，做點快速的summary。

有些Hype Cycle 的架構與背景，我在2017的分享文 “Learning Technology的熱潮，加上Hype Cycle冷靜的評估，淬鍊精臻” 已經有完整的介紹，這邊就不重複，建議前往該文做檢視與比較.

2019的分析與定位，ndy 改變方法論，以Twitter’s REST API 取得 2018年Twitter 230多萬字的數據量，特別關注大約40個線上學習高影響者(online learning influencers )，用大數據的新分析模式，來界定產出以下這個Hype Cycle，定義不同學習科技所處在的階段或落點。

以聲量與趨勢斜率變化，當作2019年Hype Cycle主要的定義指標，減少Experts based 的主觀與經驗評價，確實讓2019年的eLearning Hype Cycle，與2018年有點不consistent。( 請對比舊方法論下的2017/2018 eLearning Hype Cycle圖，會看到 MOOCs 2017被判定在實質生產的高原期 (Plateau of Productivity)， 2019新方法論則認為仍在泡沫化的底谷期 (Trough of Disillusionment)的深谷裡；而Micro Learning 2019則被認為剛從高峰掉進入泡沫化的底谷期 (Trough of Disillusionment)。

有些人可能會有點confuse. 但對我來說，我認為透過不同方法論做落點定位，讓我看到更立體的分析，我覺得對於自己要參考資訊做判斷，可以更有參考價值。今年我也因此帶著我的問題出發，要前往華盛頓參加2019 ATD ICE 做取經學習 (稻盛和夫說 "現場有神明"，希望可以從展覽與講次中做印證)， 要在6/12分享題目訂定的緣由 -“借助 HyperCycle 檢視 2019 ATD ICE，選擇學習科技產品精進之路”

Our 2019 eLearning predictions set in terms of Gartner’s hype cycle (資料來源: 2019 eLearning Predictions – Hype Curve)

Our 2018 eLearning predictions set in terms of Gartner’s hype cycle (資料來源: 2018 eLearning Predictions – Hype Curve)

2017 eLearning Predictions Hype Curve (資料來源: 2017 ELEARNING PREDICTIONS: UPDATED HYPE CURVE)

我簡易摘要如下，供想要擁抱科技變革的您（建議您閱讀2019原文），做為評估實用的參考。

1. 科技誕生的促動期(Technology Trigger) ：
   通常得再發展超過5年，甚至10年以上才有機會具備實質生產力。
   • Blockchain 還在很早期，討論音量低，未來再說吧…。

     (資料來源: 2019 eLearning Predictions – Hype Curve)

     
     
   • Learning Analytics 受到Microsoft Power BI等商業智能工具的普遍商業普及的啟發，近年來許多公司出現在數位學習與人才發展領域， 要提供給決策者儀表板，也還在很早期的階段。

     (資料來源: 2019 eLearning Predictions – Hype Curve)

     
     
2. 過高期望的峰值（Peak of Inflated Expectations）：多數仍需要等5年以上才有機會具備實質生產力的應用，僅少部分或可快速竄升，而在2-5年內有機會 ( vendor side長期投資準備或許可以考慮，但user side建議一樣再等等 )
   • AI在2018年的數位學習領域討論有爆發的現象。有流行語的最高斜率（年增長率超過14％），以及最高的最大炒作熱度（超過52％）。AI 支持您的Netflix推薦和Google翻譯， 是大家最能理解的應用方向。

     (資料來源: 2019 eLearning Predictions – Hype Curve)

     
     
   • Learning Experience (LX) 學習體驗（LX） 被宣傳為一類新的學習平台，與傳統的LMS不同，LX為非正式學習，微學習，社交學習，指導和分享提供了更多整合混成應用機會。筆者認為現在最好的LMS已經整合提供了LX所需的功能。

     (資料來源: 2019 eLearning Predictions – Hype Curve)

     
     
   • Virtual Reality AR/VR技術的迅速增長， 讓很多人對這方面的應用想像， 很有期待. 筆者認為VR仍將持續在膨脹預期的高峰期一年，因為學習專業人員對這種技術在高保真模擬和其他學習體驗中的潛在用途持續感到興奮。

     (資料來源: 2019 eLearning Predictions – Hype Curve)

     
     
3. 泡沫化的底谷期 (Trough of Disillusionment)：多數陷身在此階段的科技(應該稱為資深的創新科技)，可能仍需要等5年以上才有機會具備實質生產力的應用。
   • Micro Learning在2018年的數據分析中， 有著最負的斜率 - 年度減幅達到驚人的-23%(也跟2018年初有著50％的最高炒作熱度有關) - 顯然微學習現在正在低谷。但筆者認為微觀學習是一個有價值的概念就很足夠了，雖然退燒的快， 但仍是有很多可以期望的應用(仍有23%的熱度)。

     (資料來源: 2019 eLearning Predictions – Hype Curve)

     
     
   • Gamification 遊戲化是一種想法，希望能為無聊的數位學習授予積分，等級和徽章， 來使其具備吸引力。若是去除教育市場的接受度， 企業學習的應用上， 遊戲化可能更不容易找到空間。

     (資料來源: 2019 eLearning Predictions – Hype Curve)

     
     
   • Badges (徽章/認證) 徽章看似與遊戲化關係密切，但結合認證以替換PDF證書…等應用上， 他開了一扇更務實且有助於管理的窗。資料庫中的電子化是便於管理的， 若能跨系統做標準與認證的可攜式移動， 將更有價值。筆者認為徽章與認證， 明年有可能達到下一個階段- 啟蒙的斜坡。

     (資料來源: 2019 eLearning Predictions – Hype Curve)

     
     
   • MOOC（大規模開放在線課程） 是Coursera，EdX和Udacity等網站提供大量免費課程的教學設計理念所引發。但這樣的理念並未能被企業所接受， 企業也不傾向參與MOOC來公開分享知識(或許僅止於取得與購買課程). 以這麼低的聲量與持續下跌， 筆者也很期待明年調查結果會是如何。

     (資料來源: 2019 eLearning Predictions – Hype Curve)

     
     
4. 穩步爬升的光明期 (Slope of Enlightenment)：有時候這段路仍須要走2年以上。
   • Experience API(xAPI) 這是一種技術標準，要能將大數據的工具和技術引入數位學習與管理。曾經被宣傳為“下一代SCORM”（一個不是好的營銷口號），xAPI經歷了一個艱難的時期，業者們仍努力實際去好好使用它。筆者認為目前的數據符合正在走出幻滅谷的技術形象。(George我是還看不出來啦…)

     (資料來源: 2019 eLearning Predictions – Hype Curve)

     
     
5. 實質生產的高原期 (Plateau of Productivity)：揮別海市蜃樓，終於抵達了沙漠中的綠洲之城，終於真正成為科技文明的貢獻者，融入人類科技應用文明史中的一頁，然後準備光榮地從hype cycle中畢業。
   • Mobile Learning 大多數流行的數位學習管理系統與教材製作工具，現在都可以在基礎解決方案中提供Mobile Learning的支援， 可以想像的在接續5G 高速網路的時代中， Mobile 將更便捷。

     (資料來源: 2019 eLearning Predictions – Hype Curve)

     
     
   • Simulation 作為受益於醫學上的模擬應用， 以及不少實境的模擬工具越來越便宜也越來越容易使用， 筆者認為這樣的曲線， 可以認列為來到高原生產力階段. 這部分有其專屬的產業別應用， 可能一般企業的數位學習應用還沒有適用的情境。

     (資料來源: 2019 eLearning Predictions – Hype Curve)

     
     

我是＂橋至＂這次也將與＂瓦力＂再次在華盛頓ATD ICE 於育碁的LMS平台上做學習策展與直播分享。

歡迎您一起加入學習行列，了解我的選擇是甚麼。

末了，面對科技催生的VUCA，當然不做選擇，也是一種選擇. 只是怕too late。