De nombreux professionnels se tournent vers LinkedIn Learning pour ses cours en ligne complets conçus pour améliorer les compétences et favoriser la croissance professionnelle. Cependant, la fonction de recherche dans LinkedIn Learning peut parfois susciter de la frustration, notamment lorsque les utilisateurs recherchent des cours ou du contenu spécifique. Si vous vous êtes déjà senti dépassé par des résultats de recherche qui ne correspondent pas exactement à ce que vous cherchez, vous n'êtes pas le seul. Cet article vous guidera sur le fonctionnement de la recherche LinkedIn Learning, les points douloureux communs que les utilisateurs rencontrent, des conseils pour affiner vos résultats de recherche et comment améliorer votre expérience d'apprentissage en intégrant des outils externes. Plongeons dans la navigation efficace de la recherche LinkedIn Learning.

Comprendre comment fonctionne la recherche dans LinkedIn Learning

La fonction de recherche dans LinkedIn Learning est conçue pour aider les utilisateurs à trouver des cours, des parcours d'apprentissage et des ressources précieuses de manière efficace. Comprendre les fondamentaux de cette recherche peut apporter de la clarté à toute personne souhaitant rationaliser son expérience d'apprentissage sur la plateforme.

Les résultats de recherche sont principalement générés à partir d'un système d'indexation complet. LinkedIn Learning utilise des algorithmes complexes pour indexer le contenu en fonction de plusieurs facteurs, y compris les titres, les descriptions et les tags. Lorsqu'un utilisateur saisit une requête de recherche, le système extrait des résultats pertinents qui sont confrontés à ses données indexées.

Une caractéristique importante de la recherche LinkedIn Learning est ses options de filtrage. Après avoir effectué une recherche, les utilisateurs peuvent affiner leurs résultats en appliquant des filtres tels que le niveau de compétence, la durée et le type de contenu (vidéo, article ou exercice). Cela signifie qu'au lieu de parcourir une longue liste de cours, vous pouvez vous concentrer uniquement sur ce qui correspond à vos besoins d'apprentissage.

Cependant, il est bon de noter certaines limites inhérentes à la fonction de recherche. La plateforme peut rencontrer des difficultés avec le support de recherche floue, ce qui peut affecter les utilisateurs recherchant des termes proches ou des synonymes. Par exemple, si quelqu'un tape "Gestion de projet" au lieu de "Gestion de projet," il pourrait passer à côté de cours pertinents. Bien que cela puisse être frustrant, faire attention à la précision des termes de recherche peut être utile. De plus, contrairement aux moteurs de recherche plus avancés, LinkedIn Learning ne propose pas toujours de suggestions de recherche prédictives ou de fonctionnalités d'autocomplétion pendant la saisie de la requête. Comprendre ces nuances opérationnelles peut considérablement améliorer votre approche de vos requêtes de recherche.

Points douloureux courants avec la recherche LinkedIn Learning

• Résultats de recherche vagues : Les utilisateurs signalent souvent que les requêtes de recherche donnent des résultats qui semblent sans rapport ou trop larges. Par exemple, la recherche de "science des données" peut afficher une pléthore de cours de gestion d'entreprise non pertinents, ce qui peut être frustrant lorsque vous recherchez un contenu spécifique.
• Capacité de recherche floue limitée : Comme mentionné précédemment, si les utilisateurs font des erreurs d'orthographe mineures ou des variations de formulation, ils risquent de passer à côté de résultats utiles. Cette limitation peut entraver la découverte de cours pertinents si la recherche n'est pas précise.
• Navigation des filtres : Bien que le système de filtrage soit conçu pour rationaliser les résultats, certains utilisateurs le trouvent fastidieux. Par exemple, si quelqu'un n'est pas sûr des catégories spécifiques, il peut ne pas tenir compte des filtres essentiels qui pourraient améliorer son expérience de recherche.
• Descriptions de contenu incohérentes : La variabilité dans la façon dont les cours sont décrits peut induire en erreur. Un utilisateur peut rechercher une "formation en leadership", mais si plusieurs cours ont des terminologies ou des résumés différents, trouver le cours le plus pertinent peut devenir un défi.
• Volume de contenu écrasant : Avec une bibliothèque étendue de plus de 16 000 cours, la quantité de contenu peut sembler déconcertante. Les utilisateurs peuvent avoir du mal à choisir le bon cours parmi de nombreuses options similaires, ce qui peut entraîner une fatigue décisionnelle.

Conseils utiles pour améliorer les résultats de recherche de LinkedIn Learning

• Affinez vos termes de recherche : Soyez spécifique lorsque vous saisissez des mots-clés. Par exemple, au lieu de simplement saisir "marketing", essayez "stratégies de marketing numérique". Cela aidera le moteur de recherche à extraire des résultats plus ciblés qui correspondent à vos intérêts.
• Utilisez efficacement les filtres : Profitez pleinement des filtres disponibles après la recherche pour affiner les résultats. Si vous recherchez des cours pour débutants, appliquez le filtre de niveau de compétence approprié pour vous assurer de ne pas être submergé par un contenu avancé.
• Vérifiez les descriptions avant de cliquer : Prenez un moment pour lire attentivement les descriptions de cours avant de cliquer. Cela peut vous faire gagner du temps et vous assurer de vous concentrer sur un contenu vraiment pertinent au lieu de l'ajout à une longue liste de cours sans rapport.
• Tirez parti des options de prévisualisation : De nombreux cours proposent un bref aperçu ou une introduction. Utilisez cette fonctionnalité pour déterminer si le style d'enseignement et le contenu sont conformes à vos préférences d'apprentissage avant de vous engager dans un cours complet.
• Mise en signet des cours : Lorsque vous trouvez des cours d'intérêt, mettez-les en signet ! Cela vous permettra de revenir sur vos sélections sans avoir à refaire le processus de recherche. C'est un excellent moyen de suivre les matériaux que vous souhaitez explorer plus en profondeur.

Optimiser votre expérience de recherche au-delà de LinkedIn Learning

Alors que LinkedIn Learning offre une expérience de recherche solide, il est souvent bénéfique de combiner plusieurs ressources pour améliorer efficacement l'apprentissage. De nombreuses équipes utilisent des outils autres que LinkedIn Learning pour créer une expérience de recherche plus intégrée adaptée à leurs flux de travail.

Une option à envisager est d'utiliser Guru. Guru est un outil de gestion des connaissances qui aide les équipes à accéder efficacement aux informations et à l'expertise sur leurs plateformes. En intégrant Guru dans votre routine d'apprentissage, vous pouvez :

• Centraliser les connaissances : Au lieu d'être limité à LinkedIn Learning, vous pouvez accéder à des informations provenant de diverses sources au même endroit, permettant des recherches approfondies à travers différents types de contenu.
• Simplifier les requêtes de recherche : Avec la catégorisation du contenu orientée de Guru, vous pouvez enrichir votre expérience d'apprentissage en recevant des suggestions personnalisées qui correspondent à vos critères de recherche, ce qui vous permet d'économiser du temps en filtrant les cours non pertinents.
• Renforcer la collaboration : Les équipes utilisant Guru peuvent partager des idées, des notes ou des ressources supplémentaires liées aux cours de LinkedIn Learning. Cela peut favoriser un environnement d'apprentissage engageant et aider les utilisateurs à combler collectivement les lacunes dans leurs connaissances.

En combinant LinkedIn Learning avec des outils comme Guru, vous pouvez créer un environnement d'apprentissage plus nuancé et favorable. Cela permet aux utilisateurs de prendre le contrôle de leur éducation et de rationaliser le processus de découverte de contenu pour répondre aux besoins individuels ou d'équipe.