Learning Analytics: jak oceniać dane LMS i usprawniać proces uczenia się?

(lub po co zadowalać się samym ukończeniem kursu, skoro możemy mieć bardziej szczegółowy wgląd w prawdziwą edukację)

W czasach, gdy większość naszych działań stopniowo staje się cyfrowa, szkoda pozostać przy jednej liczbie dla korporacyjnego e-learningu: ukończone - nieukończone. Właśnie dlatego istnieje Learning Analytics - zestaw metod i narzędzi, które pozwalają nam dowiedzieć się znacznie więcej z danych zarejestrowanych w LMS (Learning Management System). Jak dokładnie ludzie się uczą? Co ich najbardziej interesuje? Które tematy sprawiają im najwięcej trudności? A co najważniejsze, jak możemy przełożyć te wnioski z powrotem na poprawę procesu uczenia się? Dowiedz się w naszym artykule.

Co to jest Learning Analytics

Analityka nauczania to systematyczne gromadzenie, pomiar i analiza danych związanych z zachowaniem użytkowników i efektywnością uczenia się. Nie musi to być prosty przegląd ukończonych kursów lub osiągniętych wyników testów. Dzisiejsze systemy LMS (w połączeniu ze SCORM, xAPI lub innymi standardami) mogą również śledzić gdzie użytkownik jest najczęściej, ile czasu spędza na określonych działaniach lub ile razy wraca do określonej lekcji.

Celem Learning Analytics jest odkrycie nie tylko tego, że użytkownicy się uczą, ale także jak się uczą, czego im brakuje i gdzie są możliwości poprawy. I to na poziomie indywidualnym, zespołowym i organizacyjnym.

Podstawowe wskaźniki i co można z nich wyczytać

Współczynnik ukończenia kursu

• Podstawowa liczba: ile osób faktycznie ukończyło dany kurs.
• Informuje o motywacji lub istotności kursu. Niski wskaźnik ukończenia może wskazywać na nudną lub niejasną treść.

Średnie wyniki testów

• Wskazuje stopień, w jakim ludzie opanowali dany zakres wiedzy.
• Przydatne jest porównanie różnych działów lub oddziałów - może się okazać, że niektóre z nich wymagają dodatkowego szkolenia.

Czas spędzony na kursie

• Jeśli ktoś ukończy kurs wyjątkowo szybko, może to oznaczać, że już dobrze opanował materiał (lub tylko go pobieżnie przejrzał).
• Z drugiej strony, zbyt długi czas sugeruje, że kurs jest trudny lub niepotrzebnie obszerny.

Po co zadowalać się przeciętnością, skoro można sięgnąć głęboko

Jeśli używasz xAPI i Learning Record Store (LRS), masz znacznie bogatszą skarbnicę danych. xAPI pozwala na przechwytywanie nawet niewielkich interakcji, takich jak "Użytkownik obejrzał wideo i zakończył w 52 sekundzie" lub "Dyskutował na ten temat w 13:05". Pozwala to na:

• Zidentyfikować słabe punkty: Na przykład odkryć, że większość ludzi przestaje oglądać wideo w połowie. Być może jest on zbyt długi lub nie oferuje wystarczającej interaktywności.
• Analiza postępów: Oceń, czy poszczególne osoby (lub zespoły) poprawiają swoje wyniki w czasie i jakie działania pomogły w tym.
• Spersonalizuj treść: Jeśli widzisz, że użytkownik błądzi w sekcji "zaawansowane funkcje CRM", system może zalecić uzupełniający mikrokurs.

Jak wykorzystać wyniki analizy w praktyce

1. edycja treści kursu

Kiedy zauważysz, że niektórzy użytkownicy nie opanowują systematycznie danego tematu, dobrym pomysłem jest uproszczenie lekcji, dodanie przykładów lub interaktywnych ćwiczeń. Często pomocne jest również dzielenie długich bloków na mniejsze sekcje.

2. Motywuj i angażuj użytkowników

Jeśli analizy wykazują niski wskaźnik ukończenia, nadszedł czas, aby włączyć grywalizację, elementy społecznościowe lub skrócić zakres lekcji. Możesz również podkreślić znaczenie kursu w odniesieniu do pracy, aby użytkownicy widzieli bezpośrednie korzyści.

3. Tworzenie spersonalizowanych planów

Na podstawie wyniku lub wskaźnika zaliczenia każdej sekcji można spersonalizować rekomendacje dla każdego użytkownika. Co już opanował? Nad czym jeszcze powinien popracować? Skraca to czas nauki i zwiększa wydajność.

4. Zaangażuj menedżerów

Raporty analityczne nie powinny trafiać wyłącznie do działu HR lub administratora LMS. Menedżerowie zespołów docenią wgląd w to, gdzie ich zespół może się poprawić i kto potrzebuje wsparcia.

5. Śledzenie długoterminowego ROI

Analityka edukacyjna może również pomóc w ilościowym określeniu zwrotu z inwestycji w e-learning. Kiedy można zobaczyć, jak rosną umiejętności ludzi, można również powiązać to z wynikami pracy (lepsza sprzedaż, mniej błędów).

Narzędzia i wskazówki dotyczące analityki

• Wbudowane funkcje w LMS: Wiele nowoczesnych platform ma już przejrzyste pulpity nawigacyjne, wykresy i eksporty.
• Używanie LRS (Learning Record Store): Jeśli chcesz uzyskać dane xAPI, potrzebujesz LRS, który może przechowywać i analizować szczegółowe zapisy aktywności.
• Integracja z narzędziami BI: W celu zaawansowanej analizy można podłączyć dane do Power BI, Tableau lub innych systemów BI. Uzyskasz więcej możliwości wizualizacji.
• Sztuczna inteligencja: Niektóre platformy oferują już sztuczną inteligencję, która uczy się na podstawie dużych zbiorów danych i może zaprojektować optymalne ścieżki uczenia się.

Analityka nauczania może podnieść e-learning ze zwykłego "zaliczenia/niezaliczenia" do prawdziwie opartego na danych procesu, w którym rozumiemy, jak ludzie się uczą i co pomaga im osiągać lepsze wyniki. Jeśli pracownicy spędzają dużo czasu w systemie LMS, dlaczego nie wykorzystać szczegółowych wskaźników, aby cały proces był jeszcze bardziej wydajny, przyjemny i bardziej skoncentrowany na rzeczywistych wynikach?

Kluczem jest wiedza co śledzić i jak później wykorzystać dane. Jeśli jesteś w trakcie rozglądania się, nasza strona benchmarkingowa może Ci pomóc - sprawdź, które systemy LMS mają zaawansowane narzędzia analityczne lub wsparcie dla xAPI i LRS, i wybierz taki, który zapewni przydatny wgląd w działania edukacyjne Twoich pracowników. Ponieważ tylko poprzez zrozumienie rzeczywistego procesu uczenia się możemy iść naprzód.