Die Bedeutung von E-Learning-Analytics für die Verbesserung von Corporate Learning und Training

Lernanalytik

Learning Analytics kann definiert werden als „das Sammeln, Analysieren, Bewerten und Berichten von Daten über die Lernenden in bestimmten Kontexten, um die Lernumgebungen, in denen sie auftreten, besser zu verstehen und zu optimieren“. Learning Analytics und ein geeignetes benutzerdefiniertes Lernmanagementsystem in Bangalore können die Methoden und Tools zum Sammeln von Lernerdaten während des Unterrichts bereitstellen, um individuelle Schülerprofile zu verstehen und zu aktualisieren.

Die verwendeten Arten von Schülerdaten gehören zur Kategorie „Dynamische Schülerdaten“ und können (a) Leistung bei Bewertungsaktivitäten, Engagement bei Lernaktivitäten, (c) Interaktion mit digitalen Bildungsressourcen und/oder Tools und (d) Verhaltensdaten umfassen. Dies hilft weiter, die Daten zu analysieren und darüber Bericht zu erstatten, um personalisierte Interventionen (z. B. Feedback und Scaffolding) zu erleichtern .

Learning Analytics schwirrt seit einigen Jahren in den L&D-Kreisen umher. Aber welche Werte hat es tatsächlich für Ihre Organisation? Unternehmen ziehen es jetzt vor, ihren Mitarbeitern umfassende Schulungsprogramme mit Hilfe der besten Bildungsportalentwicklung in Indien anzubieten, um ein höheres Einkommen ohne formalisierte Schulung zu gewährleisten.

Unternehmen scheinen Gewinn und Erfolg mit erhöhter Produktivität und verbessertem ROI im Vergleich zu Unternehmen zu erzielen, die keine Schulungen zu Mitarbeiterqualifikationen anbieten. Mehrere eLearning-Analysemetriken und alle führenden Entwicklungsunternehmen für Bildungsportale in Bangalore, Indien, helfen dabei, personalisierte Schulungsprogramme zu erstellen und dadurch die Effektivität eines Unternehmens zu verfolgen. In diesem Blog haben wir versucht, die Vorteile der Learning Analytics-Metriken und die Auswirkungen von Unternehmensschulungen auf Ihr Unternehmen in einer verbesserten Weise aufzuschreiben, die den Weg für die Erstellung effektiver Schulungen ebnen und so die allgemeine Wahrnehmung der Unternehmensschulung revolutionieren kann.

Vorteile des Learning Analytics-Programms in der Unternehmensschulung

Sind die Trainingsprogramme das investierte Geld wert?

Wie vorteilhaft sind diese E-Learning-Aktivitäten und -Programme für die Belegschaft einer Organisation?

Es gibt eine wachsende Zahl von Organisationen, die es vorziehen, sich für E-Learning-Programme als Teil ihrer betrieblichen Schulungspläne und LMS-Entwicklung in Bangalore zu entscheiden . Jüngste technologische Fortschritte konnten die Trainingseffektivität und das Leistungsniveau jedes Mitarbeiters für jeden Kurs, den er durchläuft, messen. Lesen Sie weiter, um mehr über verschiedene Methoden zu erfahren, bei denen die Lernanalyse den Erfolg von Unternehmensschulungsprogrammen beeinflusst hat.

• Hilft bei der Definition Ihrer Lernstrategie
• Identifiziert spezifische Lernschwierigkeiten, falls vorhanden
• Einbindung und Unterstützung durch die Geschäftsleitung
• Vorhersage für zukünftige Leistung
• Verbesserte Inhaltsspeicherung durch die Lernenden
• Bereitstellung langfristiger Kosteneinsparungen zusammen mit verbesserter Effizienz

Aspekte, die das Corporate Training und seine verbesserte Produktivität beeinflussen

1. Personalisierte Lernmodule:

Personalisierte Lernerfahrungen sind eine effiziente Möglichkeit, personalisierte Trainingsprogramme umzusetzen. Diese werden integriert, um den Lernpräferenzen einzelner Lernender und/oder Lernergruppen gerecht zu werden. Dies wird durch eine gründliche Datenanalyse zu verschiedenen Funktionseinheiten, Rollen und Lernpräferenzen von Mitarbeitern innerhalb einer Organisation erreicht.

2. Individuelle Mitarbeiterleistungsanalyse:

Die meisten E-Training-Programme haben am Ende des Moduls einen Bewertungs- oder Bewertungsprozess, der dabei hilft, das Verständnis der Lernenden für den Inhalt zu verfolgen. Die Daten in Bezug auf die Mitarbeiterleistung können verwendet werden, um sein Leistungs-/Engagementniveau in einem entsprechenden Kurs vorherzusagen und können dadurch weiter verwendet werden, um neue Strategien zur Verbesserung der Gesamtleistung zu implementieren und die Effizienz zu gewährleisten.

3.Erhöhte Lernerbindung:

Die Lernanalyse erweist sich als äußerst hilfreich bei der Überwachung des Fortschritts einzelner Lernender und damit der Verfolgung des erfolgreichen Abschlusses, da Lernende in einigen Fällen die Compliance-Schulungsprogramme nicht abschließen. In diesen Fällen sehen sich die Unternehmen mit Umständen konfrontiert, die dazu führen, dass der E-Learning-Kurs unwirksam ist, was eindeutig auf eine weniger qualifizierte Belegschaft hinweist.

4. Effektive E-Training-Programme:

Learning Analytics ermöglicht es, die Aktivitäten zu verfolgen, ihre individuellen Potenziale zu verstehen und so das Mitarbeiterengagement entsprechend zu unterstützen. Jeder Lernende wird grundsätzlich auf der Grundlage der für jedes Modul des E-Learning-Kurses aufgewendeten Zeit oder der Lernaktivitäten, Inhalte und Bewertungen dieses Moduls bewertet. Nach jedem Kurs/Modul wird eine gründliche Analyse durchgeführt, die das Feedback der Mitarbeiter überprüft, um zielgerichtete Strategien für weitere Änderungen aufzuzeigen.

5. Kostengünstige Methode:

Unternehmen bieten mehrere Kurse für ihre Mitarbeiter an, aber sie können auf die meisten nicht erfolgreich zugreifen. Wo möglicherweise nicht jeder Kurs die gewünschte Reichweite hat, zeigt eine ordnungsgemäße Datenanalyse in Bezug auf Kurszugang, Abschluss und/oder Bewertungsergebnisse das tatsächliche Ergebnis von Schulungsprogrammen. Auch Unternehmen investieren lieber in Kurse, die eine Vorabbeurteilung gewährleisten, um die Fähigkeiten ihrer Mitarbeiter und nicht die grundlegenden Soft Skills zu überprüfen.

Arten/Stränge von Learning Analytics

Die heutige Welt wird zweifellos von Daten bestimmt, und Unternehmensschulungen bilden da keine Ausnahme. Learning Analytics befähigt die Organisationen, fundierte und relevante L&D-Entscheidungen zu treffen. Im Gegenteil, in Ermangelung von Daten werden L&D-Entscheidungen meistens auf der Grundlage fundierter Vermutungen, Vermutungen, Meinungen und früherer Muster getroffen, die wahrscheinlich keine garantierte effektive Schulung bieten oder die gewünschte geschäftliche Wirkung erzielen. Hier fungiert die Lernanalyse als Linse, die es den Organisationen ermöglicht, verbesserte Änderungen auf Kurs- oder Strategieebene anzuzeigen und umzusetzen.

Der Einstieg in die richtige Lernanalyse kann eine Herausforderung sein. Beispielsweise kann es schwierig sein, herauszufinden, wo man anfangen soll oder wie man sich mit verschiedenen Funktionen wie der IT abstimmen kann, um so Fachwissen in den Bereichen eLearning und/oder Instructional Design, LMS, Analytik usw. sicherzustellen. Dennoch werden sich die Bemühungen definitiv als fruchtbar erweisen, da die Nutzung von Learning Analytics im E-Learning mehrere Vorteile mit sich bringt.

Learning Analytics kann in vier Hauptstränge eingeteilt werden, die dieselben Arten von Lernerdaten nutzen, jedoch darauf abzielen, unterschiedliche Ergebnisse zu erzielen. Nachfolgend sind einige Vorteile aus der Perspektive von 4 verschiedenen Arten von Learning Analytics aufgeführt.

1. Beschreibende Analytik

Descriptive Analytics zielt darauf ab, die Daten zu analysieren und Dashboards zu erstellen, die aussagekräftige Muster oder Erkenntnisse darstellen, die sich aus diesen Analysen ergeben. Es ermöglicht die Zusammenstellung der Daten aus mehreren Quellen, um Einblicke in die vergangene Performance zu erhalten. Diese Daten können weiter verwendet werden, um fundiertere Entscheidungen zu treffen, die sich auf die zukünftigen Schulungsprogramme für einen Mitarbeiter auswirken. Daher liefert Ihnen die deskriptive Analytik in der Regel Antworten auf Fragen zu dem, was bereits passiert ist.

Beispielsweise kann ein Gesundheitsdienstleister die durchschnittliche Anzahl der in einer Woche aufgenommenen Patienten überprüfen, und ein Einzelhändler kann die durchschnittlichen monatlichen Verkäufe kennen. In ähnlicher Weise ist es mit eLearning auch möglich, die Anzahl der Kursanmeldungen, Erfolgsquoten, Bewertungsergebnisse usw. zu finden.

Wenn die Daten zunehmende Abbrecherquoten zeigen, müssen Sie möglicherweise Maßnahmen ergreifen, um die Schulungsinhalte zu verbessern, oder vielleicht überlegen, zu einer ansprechenderen Lernstrategie zu wechseln. Diese Entdeckungen werden es Ihnen sicherlich ermöglichen, die Schulungsprogramme zu verbessern und diejenigen Kurse zu eliminieren, die das Geld und die Ressourcen der Organisation nicht wert sind.

Deskriptive Analysen beschränken sich jedoch darauf, anzuzeigen, dass etwas passiert ist, ohne genau zu erklären, warum. Falls Ihr Unternehmen also nach detaillierten Erkenntnissen sucht, ist es besser, deskriptive Analysen mit anderen Arten zu kombinieren. Beispiele für Descriptive Learning Analytics sind SmartKlass und die Learning Analytics Enhanced Rubric, die Plugins für das Moodle Learning Management System.

2. Diagnostische Analytik

Diagnostische Analysen können verwendet werden, um den Grund zu untersuchen und Fragen zu stellen, warum etwas passiert ist.

Die relevanten Elemente können leicht herausgefunden und die Muster können ebenfalls identifiziert werden, um Einblicke in eine bestimmte Gelegenheit zu erhalten. Beispielsweise könnten Daten aus diagnostischen Analysen Informationen zu einem E-Learning-Kurs zum Thema Kundenservice liefern, der von den leitenden Angestellten nur mit geringen Abschlussquoten abgeschlossen wurde, während die Neueinstellungen ihn als effektiver empfanden.

Eine weitere Diagnose ergab, dass der Kursinhalt für die Führungskräfte relativ einfach war, was darauf hindeutet, dass die Organisation einen fortgeschrittenen und verbesserten Kundendienstkurs für sie einführen muss.

In gewisser Weise verdeutlichte die detaillierte Analyse die Notwendigkeit, auf die spezifischen Bedürfnisse einzelner Lernender einzugehen und eine bessere personalisierte Lernerfahrung anzubieten, die dazu beitragen würde, dass das Schulungsprogramm nicht redundant ist und sich positiv auf die Leistung aller Lernenden auswirken kann.

3. Vorausschauende Analytik

Wie der Name schon sagt, konzentriert sich Predictive Analytics darauf, die zukünftigen Trends im Kursfortschritt vorherzusagen, und wird typischerweise verwendet, um Lernende zu identifizieren, die in Bezug auf geringes Engagement oder geringe Leistung „gefährdet“ werden könnten.

Es stellt dar , was wahrscheinlich passieren wird, und es steht im Zusammenhang mit „ Fortschreitende zukünftige Trends vorhersagen “. Es berücksichtigt die Erkenntnisse der vorhandenen Daten, um die Zukunft vorherzusagen. Es sollte jedoch beachtet werden, dass Vorhersagen nur Schätzungen sind und die Genauigkeit stark von der Qualität der Daten und der Stabilität der jeweiligen Situationen abhängt.

Predictive Analytics kann helfen, die wahrscheinlichen Schwierigkeiten zu identifizieren, denen die Lernenden während eines Lernkurses begegnen könnten. Damit schaffen die Vorgesetzten Möglichkeiten, um frühzeitig eingreifen und gezielt unterstützen zu können. Darüber hinaus kann Predictive Analytics verwendet werden, um die Qualität des Trainings zu verbessern und das Engagement-Verhältnis zu erhöhen.

Nehmen wir zum Beispiel an, dass Daten aus einer Umfrage nach dem Kurs zeigen, dass einige der Lernenden es nicht vorziehen, von einem Desktop aus auf das E-Programm zuzugreifen. Vielmehr ziehen es die meisten von ihnen vor, jederzeit und überall auf ihren mobilen Geräten auf das E-Training-Programm zuzugreifen. In diesem Fall können Ihnen die Lernerprofile und die Predictive Analytics helfen, Lösungen in Microlearning-Formaten anzubieten, die in der Lage sein sollten, den individuellen Bedürfnissen gerecht zu werden. Beispiele für Predictive Learning Analytics-Tools sind das Early Warning System, ein Plugin für das BrightBytes Clarity Learning Management System, und das Engagement Analytics-Tool, das ein Plugin für das Moodle Learning Management System ist.

4. Präskriptive Analytik

Der Zweck von Prescriptive Analytics besteht darin, Empfehlungen für weitere Lehr- und Lernmaßnahmen zu generieren, dh alternative Bildungsressourcen oder -instrumente vorzuschlagen. Es bezieht sich eher auf die Methode „ Lehr- und Lernaktionen empfehlen “. Präskriptive Analysen helfen Ihnen bei der strategischen Planung von Schulungsmaßnahmen. Nehmen wir ein Beispiel für ein Curriculum von eLearning-Kursen, das für Mitarbeiter in der Fertigungsindustrie eingeführt werden muss. Umfragen zu Kursen, die in der Vergangenheit durchgeführt wurden, ergaben 2 Aspekte. A. Die Kurse sind theoretisch hervorragend; Es wäre jedoch vorteilhafter, wenn die Lernenden lernen könnten, wie sie dies auf ihre Arbeit anwenden können.

In diesem Szenario können Simulationen bereitgestellt werden, um den Lernenden schrittweise dabei zu helfen, ihr Gelerntes in einer simulierten Umgebung anzuwenden, was wiederum den Wert und die Wirkung des Schulungsprogramms erhöht. Beispiele für Prescriptive Learning Analytics-Tools sind das LearnSmart-Tool, das von McGraw-Hill Education entwickelt wurde, und das Adaptive Quiz-Tool, ein Plugin für das Moodle Learning Management System.

Entdecken Sie mehr mit Learning Analytics

Personalisiertes Lernen ist eine zentrale Herausforderung in der globalen Bildung, da im Kern die Notwendigkeit eines genauen und aussagekräftigen Schülerprofils besteht. Der Aufwand, genaue Schülerprofile manuell zu erstellen und zu aktualisieren, ist jedoch in der Regel restriktiv, was die Notwendigkeit eines guten E-Learning-Managementsystems in Bangalore aufwirft . Um diese Hürde zu überwinden, wurden spezifische Analytics-Technologien vorgeschlagen, die Learning Analytics verwenden.

In der heutigen datengesteuerten Welt bieten Lernanalysen einen tiefen Einblick in die Art und Weise, wie Unternehmensschulungsprogramme auf die Unternehmensziele und die individuellen Lernbedürfnisse ausgerichtet sind. L&D-Führungskräften und ihren Stakeholdern bietet sich eine hervorragende Gelegenheit, datengestützte Entscheidungen zu treffen und Learning Analytics zu nutzen. Wenn Ihre Organisation also noch nicht begonnen hat, Learning Analytics zur Verbesserung der Qualität und des ROI der Schulungsprogramme einzusetzen, ist es an der Zeit, über die Implementierung von Learning Analytics nachzudenken, um die Schulungseffektivität zu maximieren.

Warum warten, entscheiden Sie sich für eLearning Analytics mit uns…

Learning Analytics unterstützt die Pädagogen und Trainer dabei, jedem Mitarbeiter personalisierte Unterstützung zu bieten, indem verschiedene Daten gesammelt, verarbeitet und gemeldet werden, um die Leistung jedes Lernenden zu verfolgen und dadurch zu visualisieren. Laut Organisationen ermöglicht dieses Tool eine datengesteuerte Entscheidungsfindung mit qualifizierten und geschulten Mitarbeitern.

Learning Analytics stellt die langfristige Speicherung von Inhalten durch die Lernenden sicher und trägt so zur Geschäftsentwicklung bei. Es ermöglicht einer Organisation, ihrem Schulungsteam eine großartige Gelegenheit zu bieten, die neuesten Trends und Muster in Kursen, verbesserten Lernmethoden und Schulungsinhalten zu erkennen. Diese Daten müssen genutzt werden, um weitreichende Auswirkungen zu haben, die den Weg für gezielte Verbesserungen im Unternehmen ebnen.

Die eLearning-Analyse hat erfolgreich den Kanal für effektives Unternehmenstraining in den Aspekten umfassender Schulungsanforderungen, Mitarbeiterproduktivität und LMS-Leistungsverfolgung geöffnet, das in einem gewünschten Zeitraum zu höheren Einnahmen führt. Es gibt zahlreiche effiziente LMS-Anbieter mit großer Erfahrung in der Entwicklung von kundenspezifischen Unternehmensbildungsportalen in Indien , die um die Bereitstellung der besten E-Learning-Analysen für Unternehmensschulungen konkurrieren.