La importancia de los análisis de aprendizaje electrónico para mejorar el aprendizaje y la capacitación corporativos

Análisis de aprendizaje

Learning Analytics se puede definir como "la recopilación, el análisis, la evaluación y el informe de datos sobre los alumnos en contextos específicos, para una mejor comprensión y optimización de los entornos de aprendizaje en los que se produce". Learning Analytics y un sistema de gestión de aprendizaje personalizado adecuado en Bangalore pueden proporcionar los métodos y las herramientas para recopilar datos de los alumnos durante la impartición de una lección con el fin de comprender y actualizar los perfiles individuales de los alumnos.

Los tipos de datos de estudiantes utilizados pertenecen a la categoría "Datos dinámicos de estudiantes" y pueden incluir (a) rendimiento en actividades de evaluación, participación en actividades de aprendizaje, (c) interacción con recursos y/o herramientas educativos digitales y (d) datos de comportamiento. Esto ayuda aún más a analizar e informar sobre los datos para facilitar intervenciones personalizadas (p. ej., retroalimentación y andamiaje) .

Learning Analytics ha estado dando vueltas en los círculos de L&D desde hace algunos años. Pero, ¿qué valores tiene realmente para su organización? Las empresas ahora prefieren brindar programas de capacitación integrales con la ayuda del mejor desarrollo de portal educativo en la India a sus empleados para garantizar mayores ingresos sin capacitación formal.

Las empresas parecen obtener ganancias y éxito con una mayor productividad y un ROI mejorado en comparación con aquellas empresas que no brindan ningún curso de capacitación en habilidades para los empleados. Varias métricas de análisis de eLearning y cualquier empresa líder en desarrollo de portales educativos en Bangalore, India, ayudan a crear programas de capacitación personalizados y, por lo tanto, rastrean la efectividad de un negocio. En este blog, intentamos anotar los beneficios de las métricas de análisis de aprendizaje y el impacto de la capacitación corporativa en su negocio de una manera mejorada que puede allanar el camino para crear una capacitación efectiva y así revolucionar la percepción general de la capacitación corporativa.

Beneficios del Programa de Analítica de Aprendizaje en la formación Corporativa

¿Los programas de capacitación valen el dinero invertido?

¿Qué tan beneficiosas son estas actividades y programas de aprendizaje electrónico para la fuerza laboral de una organización?

Hay un número creciente de organizaciones que prefieren optar por programas de aprendizaje electrónico como parte de sus programas de capacitación corporativa y desarrollo de Lms en Bangalore . Los últimos avances tecnológicos han permitido medir la eficacia de la formación y el nivel de rendimiento de cada empleado en cada curso que realiza. Siga leyendo para comprender más sobre varios métodos en los que el análisis de aprendizaje ha impactado los programas de capacitación corporativa para el éxito.

• Ayuda en la definición de su estrategia de aprendizaje
• Identifica dificultades de aprendizaje específicas, si las hay.
• Compromiso y apoyo de la alta gerencia
• Predictivo para el rendimiento futuro
• Mejora de la retención de contenido por parte de los alumnos.
• Provisión para ahorros de costos a largo plazo junto con eficacias mejoradas

Aspectos que influyen en la Formación Corporativa y su mejora de la productividad

1. Módulos de aprendizaje personalizados:

Las experiencias de aprendizaje personalizadas son una forma eficaz de implementar programas de formación personalizados. Estos se incorporan para satisfacer las preferencias de aprendizaje de los alumnos individuales y/o grupos de alumnos. Esto se logra a través de un análisis exhaustivo de datos sobre diferentes unidades funcionales, roles y preferencias de aprendizaje de los empleados dentro de una organización.

2. Análisis de desempeño de empleados individuales:

La mayoría de los programas de capacitación en línea tienen un proceso de evaluación o evaluación al final del módulo que ayuda a rastrear la comprensión del contenido por parte de los alumnos. Los datos relacionados con el desempeño de los empleados se pueden usar para predecir su nivel de desempeño/compromiso en un curso respectivo y, por lo tanto, se pueden usar para implementar nuevas estrategias para mejorar el desempeño general y garantizar la eficiencia.

3. Mayor retención de estudiantes:

El análisis de aprendizaje demuestra ser extremadamente útil para monitorear el progreso de los alumnos individuales y, por lo tanto, realizar un seguimiento de la finalización exitosa, ya que en algunos casos los alumnos no completan los programas de capacitación de cumplimiento. En estos casos, las empresas enfrentan circunstancias que resultan en la ineficacia del curso de aprendizaje electrónico, lo que indica claramente una fuerza laboral menos calificada.

4. Programas efectivos de capacitación electrónica:

El análisis de aprendizaje permite el seguimiento de las actividades, la comprensión de sus potenciales individualizados y, por lo tanto, ayuda a la participación de los empleados en consecuencia. Básicamente, se evalúa a cada alumno en función del tiempo dedicado a cada módulo del curso de aprendizaje electrónico, o las actividades de aprendizaje, el contenido y las evaluaciones de ese módulo. Se lleva a cabo un análisis exhaustivo después de cada curso/módulo que verifica la retroalimentación de los empleados para revelar estrategias puntuales para futuras modificaciones.

5. Método rentable:

Las empresas ofrecen varios cursos para sus empleados, pero no logran acceder a la mayoría de ellos con éxito. Donde cada curso puede no tener el alcance deseado, un análisis de datos adecuado con respecto al acceso al curso, la finalización y/o los puntajes de evaluación revelan el resultado real de los programas de capacitación. Además, las organizaciones prefieren invertir en cursos que aseguren una evaluación previa para verificar las habilidades de sus empleados y no las habilidades interpersonales básicas.

Tipos/ramas de análisis de aprendizaje

Sin duda, el mundo de hoy está impulsado por los datos, y la capacitación corporativa no es una excepción. Learning Analytics empodera a las organizaciones para tomar decisiones de L&D informadas y relevantes. Por el contrario, en ausencia de datos, las decisiones de L&D se toman principalmente sobre la base de conjeturas, corazonadas, opiniones y patrones previos que probablemente no brindan una capacitación efectiva garantizada ni crean el impacto comercial deseado. Aquí es donde el análisis de aprendizaje funciona como lente, lo que permite a las organizaciones ver e implementar cambios mejorados a nivel de curso o estrategia.

Comenzar con el análisis de aprendizaje adecuado puede ser un desafío. Por ejemplo, puede ser difícil averiguar por dónde empezar o cómo coordinarse con diferentes funciones, como TI, lo que garantiza la experiencia en eLearning y/o diseño instruccional, LMS, análisis, etc. Sin embargo, el esfuerzo definitivamente resultará fructífero, ya que aprovechar el análisis de aprendizaje en e-Learning tiene varios beneficios.

Learning Analytics se puede clasificar en cuatro líneas principales, que explotan los mismos tipos de datos de los alumnos, sin embargo, tienen como objetivo lograr diferentes resultados. A continuación se mencionan algunos beneficios desde la perspectiva de 4 tipos diferentes de análisis de aprendizaje.

1. Analítica descriptiva

El análisis descriptivo tiene como objetivo analizar los datos y crear paneles que representen patrones significativos o información que surja de estos análisis. Permite recopilar los datos de múltiples fuentes para proporcionar información sobre el rendimiento anterior. Estos datos se pueden usar para tomar decisiones mejor informadas que afectarán los futuros programas de capacitación para un empleado. Por lo tanto, el análisis descriptivo generalmente le presentará respuestas a preguntas sobre lo que ya sucedió.

Por ejemplo, un proveedor de atención médica puede verificar el número de pacientes admitidos en una semana en promedio y un minorista puede conocer las ventas mensuales promedio. De manera similar, con eLearning, también es posible encontrar el número de inscripciones en el curso, porcentajes de aprobación, puntajes de evaluación, etc.

Si los datos muestran un aumento en las tasas de deserción, es posible que deba tomar medidas para mejorar el contenido de la capacitación o probablemente pensar en cambiar a una estrategia de aprendizaje más atractiva. Estos descubrimientos seguramente le permitirán mejorar los programas de capacitación y eliminar aquellos cursos que no valen el dinero y los recursos de la organización.

Sin embargo, los análisis descriptivos se limitan a indicar que algo ha ocurrido, sin explicar adecuadamente por qué. Por lo tanto, en caso de que su organización esté buscando información detallada, es mejor combinar análisis descriptivos con otros tipos. Los ejemplos de análisis de aprendizaje descriptivo incluyen SmartKlass y la rúbrica mejorada de análisis de aprendizaje, que son los complementos para el sistema de gestión de aprendizaje de Moodle.

2. Análisis de diagnóstico

El análisis de diagnóstico se puede utilizar para examinar y hacer preguntas sobre el motivo de por qué sucedió algo.

Los elementos relevantes se pueden descubrir fácilmente y los patrones también se pueden identificar para obtener información sobre una oportunidad en particular. Por ejemplo, los datos de análisis de diagnóstico pueden proporcionar información sobre un curso de aprendizaje electrónico sobre servicio al cliente que experimentó bajas tasas de finalización por parte de los altos ejecutivos, mientras que los nuevos empleados encontraron que era más efectivo.

Un diagnóstico posterior reveló que el contenido del curso era relativamente básico para los altos ejecutivos, lo que sugiere que la organización necesita implementar un curso de servicio al cliente de nivel avanzado y mejorado para ellos.

En cierto modo, el análisis detallado resaltó la necesidad de satisfacer las necesidades específicas de los alumnos individuales y ofrecer una mejor experiencia de aprendizaje personalizada que ayudaría a garantizar que el programa de capacitación no sea redundante y pueda impactar positivamente en el rendimiento de todos los alumnos.

3. Análisis predictivo

Como sugiere el nombre, el análisis predictivo se enfoca en predecir las tendencias futuras en el progreso del curso y, por lo general, se usa para identificar a los alumnos que podrían estar "en riesgo" en términos de bajo compromiso o bajo rendimiento.

Presenta lo que es probable que suceda y está relacionado con " Predecir tendencias futuras en progreso ". Tiene en cuenta los resultados de los datos existentes para predecir el futuro. Sin embargo, debe tenerse en cuenta que las predicciones son solo una estimación y la precisión depende en gran medida de la calidad de los datos y la estabilidad de las situaciones relacionadas.

El análisis predictivo puede ayudar a identificar las posibles dificultades que los alumnos podrían enfrentar durante un curso de aprendizaje. Esto permite a los superiores crear oportunidades que pueden proporcionar una intervención temprana y un apoyo específico. Además, el análisis predictivo se puede utilizar para mejorar la calidad de la formación y mejorar el índice de participación.

Por ejemplo, supongamos que los datos de una encuesta posterior al curso revelaron que algunos de los alumnos no preferían acceder al programa electrónico desde un escritorio. Más bien, la mayoría de ellos prefieren acceder al programa de formación electrónica en cualquier momento y en cualquier lugar desde sus dispositivos móviles. En este caso, los perfiles de aprendizaje y el análisis predictivo pueden ayudarlo a ofrecer soluciones en formatos de microaprendizaje que deberían poder satisfacer las necesidades individuales. Los ejemplos de herramientas de análisis de aprendizaje predictivo incluyen el sistema de alerta temprana, que es un complemento para el sistema de gestión de aprendizaje Clarity de BrightBytes, y la herramienta de análisis de participación, que es un complemento para el sistema de gestión de aprendizaje de Moodle.

4. Analítica prescriptiva

El propósito del análisis prescriptivo es generar recomendaciones para futuras acciones de enseñanza y aprendizaje, es decir, sugerir recursos o herramientas educativas alternativas. Está más relacionado con la forma de " Recomendar acciones de enseñanza y aprendizaje ". Los análisis prescriptivos lo ayudan a planificar estratégicamente las intervenciones de capacitación. Tomemos un ejemplo de un plan de estudios de cursos de aprendizaje electrónico que debe implementarse entre los empleados de la industria manufacturera. Las encuestas sobre cursos que se realizaron en el pasado revelaron 2 aspectos. A. Los cursos sobresalen teóricamente; pero sería más beneficioso si los alumnos pudieran aprender cómo aplicar esto a su trabajo.

En este escenario, se pueden entregar simulaciones para ayudar progresivamente a los alumnos a aplicar su aprendizaje en un entorno simulado que, a su vez, aumentará el valor y el impacto del programa de capacitación. Los ejemplos de herramientas de análisis de aprendizaje prescriptivo incluyen la herramienta LearnSmart, desarrollada por McGraw-Hill Education, y la herramienta Adaptive Quiz, que es un complemento para el sistema de gestión de aprendizaje de Moodle.

Descubra más con análisis de aprendizaje

El aprendizaje personalizado es un desafío clave en la educación global, ya que su núcleo sigue siendo la necesidad de un perfil de estudiante preciso y significativo. Sin embargo, el esfuerzo de completar y actualizar manualmente los perfiles precisos de los estudiantes suele ser restrictivo, lo que plantea la necesidad de un buen sistema de gestión del aprendizaje electrónico en Bangalore . Para superar este obstáculo, se han propuesto tecnologías de análisis específicas que utilizan análisis de aprendizaje.

En el mundo actual impulsado por los datos, los análisis de aprendizaje ofrecen una visión profunda de la forma en que los programas de capacitación corporativos se alinean con los objetivos organizacionales y las necesidades de aprendizaje individuales. Existe una excelente oportunidad para que los líderes de L&D, así como sus partes interesadas, tomen decisiones basadas en datos y utilicen análisis de aprendizaje. Por lo tanto, si su organización aún no ha comenzado a utilizar las analíticas de aprendizaje para mejorar la calidad y el ROI de los programas de formación, es hora de pensar en implementar las analíticas de aprendizaje para maximizar la eficacia de la formación.

¿Por qué esperar? Opte por el análisis de eLearning con nosotros...

Learning Analytics ayuda a los educadores y capacitadores a brindar apoyo personalizado a cada empleado al recopilar, procesar e informar sobre varios datos para rastrear y, por lo tanto, visualizar el desempeño de cada alumno. Según las organizaciones, esta herramienta permite la toma de decisiones basada en datos con empleados capacitados y capacitados.

Learning Analytics garantiza la retención de contenido a largo plazo por parte de los alumnos, lo que contribuye al desarrollo empresarial. Permite que una organización brinde a su equipo de capacitación una gran oportunidad para identificar las tendencias y patrones recientes en cursos, métodos de aprendizaje actualizados y contenidos de capacitación. Estos datos deben usarse para tener amplias implicaciones que allanan el camino para la mejora específica en el negocio.

El análisis de eLearning ha abierto con éxito el canal para la capacitación corporativa efectiva en los aspectos de los requisitos de capacitación extensiva, la productividad de los empleados y el seguimiento del rendimiento de LMS, que genera mayores ingresos en un período de tiempo deseado. Existen numerosos proveedores de LMS eficientes con gran experiencia en el desarrollo de portales educativos corporativos personalizados en la India que compiten para proporcionar los mejores análisis de aprendizaje electrónico para la capacitación corporativa.