近两年时间，在数字化时代的影响下，在线学习取得了长足发展。与其说形势成就了在线学习，倒不如说在线学习自诞生以来一直在谋求变化，寻求突破。
我们从在线学习名称变迁的特色可以看到在线学习一直在追求与时代、技术的融合，在线学习的名称从最初的信息化、在线化、移动化，到现在的数字化、数智化、生态化、智慧化学习平台等等这些变化充满时代特征，也带有在线学习在不同的方向寻求突破的印记。
时至今日，在线学习看似已然成熟，因为各平台提供的功能与服务大致相差无几，但在这平静的表面下，却有着难以另人笃信的趋势与发展方向。
经过对在线学习发展的梳理，我们问鼎把它形象比喻为“π”形趋势，由一条横线和两条纵线组成。
趋势1
在线学习的连接范围越来越广
“π”形的横线代表着在线学习连接的范围越来越广，比如与人才评价、人才发展、绩效支持、知识管理等多项业务模块连接与整合。
我们知道，学习在组织中不是孤立存在的，是与工作、与业务发展、与人才自身的发展紧密连接的。因此，我们看到在线学习不仅与线下学习紧密连接，也与能够切实解决工作中问题的绩效支持与绩效管理、知识管理等，与人才自身发展密切相关的人才评价、人才发展联系愈发紧密。随着在线学习越来越成熟，在组织中越来越深入，在线学习连接的范围会越来越广，也就是说“π”形的横线会越来越长。
趋势2
在线学习与技术的结合越来越深
“π”形纵向有两条线，一条代表着与技术结合的发展，一条代表着学习运营趋势。
在线学习与各种技术的结合与应用越来越深入，通过VR/AR/MR更好地还原场景，为学习者提供一种真正的身临其境的学习体验，使学习者感到兴奋并积极参与。例如，可以实施增强现实技术以增强火灾或灾难检查培训。让学习者身临其境，通过探索式的交互，来达到培训的目的。我们知道，最有效的习得是边做边学，而这些技术仅能够提供沉浸式体验，让学习者在培训中感受到实际的操作，而且能够有效避免真实场景中的干扰，让学习者专注需要学习的操作之中。
每天，学习者在工作中、在学习中都产生许多数据，如学习者的活动，所犯的错误，面临的困难等，这些数据代表着学习者的独特需求。我们需要通过大数据来适时调整并适应不断变化的学习者需求。
大数据包括学习者在使用各种系统(如OA/HR/LMS/SOME等)的海量数据，例如，学习者基本信息、绩效数据、人才测评数据、学习进度、测试结果、课程完成率等等。通过对这些数据的收集和分析，管理者可以使培训更加适应学习者的独特需求从而消除无效学习。
随着人工智能(AI)技术的快速发展，其对学习与发展(L&D)的影响与日俱增。人工智能已经在场景支持和持续学习方面取得了值得称赞的进步。如AI帮助知识搜寻者轻松探索浩瀚繁杂知识库中的关键材料，以及能够不断提出问题引发思考的AI陪练，像导师或教练一样通过提问与反馈陪伴学习者成长。
与此同时，人工智能在学习个性化方面显示出广泛的能力。基于AI的模型使用算法来收集数据，例如学习者的优势、劣势、兴趣和熟练程度。人才发展专家可以分析这些信息了解学习者的行为，并获得可简化高度定制化学习路径创建的方案。这样，L&D团队可以根据学习者面临的挑战来规定学习模块和资源。这有助于创造更多个性化和相关的学习体验。
趋势3
在线学习对运营的要求越来越高
无运营，不学习。在这个越来越寻求通过运营提高效能的时代，在线学习对运营的要求也越来越高。
首先是运营的范围逐步扩大。运营涉及的人员从全员参与性质的到以专业性质划分的专业人员参与的专题;运营内容的范围从单一的知识性到渗透到工作生活各方面的大型活动。
其次是运营介入的深度不断加深。参与度、活跃度等这些我们耳熟能详的指标已经不能满足运营的要求，需要增加完成率、通过率、认证率、绩效达标等更严格的监测指标。
最后是运营的环境也在不断地快速变化。一方面是平台在不断迭代，另一方面是新人不断加入，新人新气象，所以运营需求在不断变化，这些都对平台运营能力提出了更高的要求。
