Pentingnya e-Learning Analytics Dalam Meningkatkan Pembelajaran Dan Pelatihan Perusahaan

Analisis Pembelajaran

Learning Analytics dapat didefinisikan sebagai "pengumpulan, analisis, penilaian dan pelaporan data tentang peserta didik dalam konteks tertentu, untuk pemahaman yang lebih baik dan mengoptimalkan lingkungan belajar di mana itu terjadi". Analisis Pembelajaran dan sistem manajemen pembelajaran khusus yang tepat di Bangalore dapat menyediakan metode dan alat untuk mengumpulkan data Pelajar selama penyampaian pelajaran untuk memahami dan memperbarui profil masing-masing siswa.

Jenis data siswa yang digunakan termasuk dalam kategori 'Data Siswa Dinamis' dan dapat mencakup (a) Kinerja dalam kegiatan penilaian, Keterlibatan dalam kegiatan pembelajaran, (c) Interaksi dengan Sumber Daya dan/atau Alat Pendidikan Digital dan (d) data Perilaku. Ini selanjutnya membantu menganalisis dan melaporkan data untuk memfasilitasi intervensi yang dipersonalisasi (misalnya, umpan balik dan perancah) .

Learning Analytics telah ramai di kalangan L&D selama beberapa tahun sekarang. Tapi, nilai apa yang sebenarnya dipegangnya untuk organisasi Anda? Bisnis sekarang lebih memilih untuk memberikan program pelatihan yang komprehensif dengan bantuan dari pengembangan portal pendidikan terbaik di India kepada karyawan mereka untuk memastikan pendapatan yang lebih tinggi tanpa pelatihan formal.

Perusahaan tampaknya memperoleh keuntungan dan kesuksesan dengan peningkatan produktivitas dan peningkatan ROI dibandingkan dengan Perusahaan yang tidak memberikan kursus pelatihan keterampilan karyawan. Beberapa metrik analitik eLearning dan setiap perusahaan pengembangan portal pendidikan terkemuka di Bangalore, India membantu membuat program pelatihan yang dipersonalisasi dan dengan demikian melacak efektivitas bisnis. Di blog ini, kami mencoba mencatat manfaat metrik Analisis pembelajaran dan dampak pelatihan korporat pada bisnis Anda dengan cara yang disempurnakan yang dapat membuka jalan untuk menciptakan pelatihan yang efektif sehingga merevolusi persepsi umum tentang pelatihan korporat.

Manfaat Program Learning Analytics dalam pelatihan Perusahaan

Apakah program pelatihan sepadan dengan uang yang diinvestasikan?

Seberapa bermanfaatkah kegiatan dan program e-learning ini bagi tenaga kerja organisasi?

Ada peningkatan jumlah organisasi yang lebih memilih untuk memilih program e-learning sebagai bagian dari jadwal pelatihan perusahaan dan pengembangan Lms di Bangalore . Kemajuan teknologi terkini telah mampu mengukur efektivitas pelatihan dan tingkat kinerja setiap karyawan untuk setiap kursus yang mereka lalui. Baca selanjutnya untuk memahami lebih lanjut tentang berbagai metode di mana analitik pembelajaran telah memengaruhi keberhasilan program pelatihan perusahaan.

• Membantu dalam menentukan strategi belajar Anda
• Mengidentifikasi kesulitan belajar tertentu jika ada
• Dukungan dan dukungan manajemen senior
• Prediksi untuk kinerja masa depan
• Peningkatan retensi konten oleh pelajar
• Penyediaan untuk penghematan biaya jangka panjang bersama dengan peningkatan efisiensi

Aspek yang mempengaruhi Pelatihan Perusahaan dan peningkatan produktivitasnya

1. Modul Pembelajaran yang Dipersonalisasi:

Pengalaman belajar yang dipersonalisasi adalah cara yang efisien untuk menerapkan program pelatihan yang dipersonalisasi. Ini digabungkan untuk memenuhi preferensi belajar pelajar individu dan/atau kelompok pelajar. Hal ini dicapai melalui analisis data menyeluruh pada unit fungsional yang berbeda, peran dan preferensi pembelajaran karyawan dalam suatu organisasi.

2. Analisis Kinerja Karyawan Individu:

Sebagian besar program e-training memiliki proses evaluasi atau penilaian di akhir modul yang membantu melacak pemahaman peserta didik tentang konten. Data yang terkait dengan kinerja karyawan dapat digunakan untuk memprediksi kinerja/tingkat keterlibatannya dalam kursus masing-masing dan selanjutnya dapat digunakan untuk menerapkan strategi baru untuk meningkatkan kinerja secara keseluruhan untuk memastikan efisiensi.

3. Peningkatan Retensi Pembelajar:

Analisis pembelajaran terbukti sangat membantu dalam memantau kemajuan peserta didik secara individu dan dengan demikian melacak penyelesaian yang berhasil karena dalam beberapa kasus peserta didik gagal menyelesaikan program pelatihan kepatuhan. Dalam kasus ini, perusahaan menghadapi keadaan yang mengakibatkan tidak efektifnya kursus e-learning yang jelas menunjukkan tenaga kerja yang kurang berkualitas.

4. Program e-Pelatihan yang Efektif:

Analisis pembelajaran memungkinkan pelacakan aktivitas, memahami potensi individual mereka dan dengan demikian membantu keterlibatan karyawan yang sesuai. Setiap peserta didik pada dasarnya dinilai berdasarkan waktu yang dihabiskan untuk setiap modul kursus e-learning, atau kegiatan pembelajaran, konten, penilaian modul tersebut. Analisis menyeluruh dilakukan setelah setiap kursus/modul yang memeriksa umpan balik dari karyawan untuk mengungkapkan strategi tepat guna untuk modifikasi lebih lanjut.

5. Metode Hemat Biaya:

Bisnis menawarkan beberapa kursus untuk karyawan mereka tetapi mereka gagal mengakses sebagian besar dari mereka dengan sukses. Jika setiap kursus mungkin tidak mencapai jangkauan yang diinginkan, analisis data yang tepat mengenai akses kursus, penyelesaian, dan/atau skor penilaian mengungkapkan hasil aktual dari program pelatihan. Juga organisasi lebih memilih untuk berinvestasi dalam kursus yang memastikan penilaian awal untuk memeriksa keterampilan karyawan mereka dan bukan keterampilan lunak dasar.

Jenis / Untaian Analisis Pembelajaran

Dunia saat ini tidak diragukan lagi didorong oleh data, dan pelatihan perusahaan tidak terkecuali. Learning Analytics memberdayakan organisasi untuk membuat keputusan L&D yang terinformasi dan relevan. Sebaliknya, dengan tidak adanya data, keputusan L&D sebagian besar diambil berdasarkan tebakan, firasat, opini, dan pola sebelumnya yang mungkin tidak memberikan jaminan pelatihan efektif atau menciptakan dampak bisnis yang diinginkan. Di sinilah analitik pembelajaran berfungsi sebagai lensa sehingga memungkinkan organisasi untuk melihat dan menerapkan perubahan yang ditingkatkan pada tingkat kursus atau strategi.

Memulai dengan analitik pembelajaran yang tepat bisa jadi menantang. Misalnya, mungkin sulit untuk mengetahui dari mana harus memulai, atau bagaimana berkoordinasi dengan berbagai fungsi seperti TI, sehingga memastikan keahlian dalam eLearning, dan/atau Desain Instruksional, LMS, analitik, dan sebagainya. Namun demikian, upaya tersebut pasti akan terbukti membuahkan hasil karena memanfaatkan analitik pembelajaran dalam e-Learning memiliki beberapa manfaat.

Learning Analytics dapat diklasifikasikan menjadi empat untaian utama, yang mengeksploitasi tipe data pelajar yang sama, namun bertujuan untuk mencapai hasil yang berbeda. Di bawah ini disebutkan beberapa manfaat dari perspektif 4 jenis analitik pembelajaran yang berbeda.

1. Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif bertujuan untuk menganalisis data dan membuat dasbor yang menggambarkan pola atau wawasan bermakna yang muncul dari analisis ini. Ini memungkinkan pengumpulan data dari berbagai sumber untuk memberikan wawasan tentang kinerja masa lalu. Data ini selanjutnya dapat digunakan untuk membuat keputusan berdasarkan informasi yang lebih baik yang akan berdampak pada program pelatihan karyawan di masa mendatang. Dengan demikian, analitik Deskriptif biasanya akan memberi Anda jawaban atas pertanyaan tentang apa yang telah terjadi.

Misalnya, penyedia layanan kesehatan dapat memeriksa jumlah pasien yang dirawat rata-rata dalam seminggu dan pengecer dapat mengetahui tentang penjualan bulanan rata-rata. Demikian pula, dengan eLearning, dimungkinkan juga untuk menemukan jumlah pendaftaran kursus, persentase kelulusan, skor penilaian, dll.

Jika data menunjukkan peningkatan angka putus sekolah, Anda mungkin perlu mengambil langkah untuk meningkatkan konten pelatihan atau mungkin berpikir untuk beralih ke strategi pembelajaran yang lebih menarik. Penemuan-penemuan ini pasti akan memungkinkan Anda untuk meningkatkan program pelatihan dan menghilangkan kursus-kursus yang tidak sepadan dengan uang dan sumber daya organisasi.

Namun, analitik deskriptif terbatas untuk menunjukkan bahwa sesuatu telah terjadi, tanpa menjelaskan alasannya dengan tepat. Oleh karena itu, jika organisasi Anda mencari wawasan yang mendalam, lebih baik menggabungkan analitik deskriptif dengan jenis lain. Contoh Analisis Pembelajaran Deskriptif termasuk SmartKlass dan Rubrik yang Disempurnakan Analisis Pembelajaran, yang merupakan plugin untuk Sistem Manajemen Pembelajaran Moodle.

2. Analisis Diagnostik

Analitik diagnostik dapat digunakan untuk meneliti dan mengajukan pertanyaan tentang alasan mengapa sesuatu terjadi.

Elemen yang relevan dapat dengan mudah diketahui dan polanya dapat diidentifikasi juga untuk mendapatkan wawasan tentang peluang tertentu. Misalnya, data dari analitik diagnostik mungkin memberikan informasi tentang kursus eLearning tentang layanan pelanggan yang mengalami tingkat penyelesaian yang rendah oleh eksekutif senior sementara karyawan baru menganggapnya lebih efektif.

Diagnosis lebih lanjut mengungkapkan bahwa isi kursus relatif mendasar bagi para eksekutif senior, sehingga menunjukkan bahwa organisasi perlu meluncurkan kursus layanan pelanggan tingkat lanjut dan lebih baik untuk mereka.

Di satu sisi, analisis terperinci menyoroti kebutuhan untuk memenuhi kebutuhan spesifik masing-masing pelajar dan menawarkan pengalaman belajar pribadi yang lebih baik yang akan membantu memastikan bahwa program pelatihan tidak berlebihan dan mampu memengaruhi kinerja semua pelajar secara positif.

3. Analisis Prediktif

Seperti namanya, analitik prediktif berfokus untuk memprediksi tren masa depan dalam kemajuan kursus dan biasanya digunakan untuk mengidentifikasi pelajar yang mungkin menjadi "berisiko" dalam hal keterlibatan rendah atau kinerja rendah.

Ini menyajikan apa yang mungkin terjadi dan ini terkait dengan " Prediksi Tren Masa Depan yang Sedang Berlangsung ". Ini memperhitungkan temuan data yang ada untuk memprediksi masa depan. Namun, perlu dicatat bahwa prediksi hanyalah perkiraan, dan akurasinya sangat bergantung pada kualitas data dan stabilitas situasi terkait.

Analisis prediktif dapat membantu mengidentifikasi kemungkinan kesulitan yang mungkin dihadapi peserta didik selama kursus pembelajaran. Hal ini memungkinkan atasan untuk menciptakan peluang yang dapat memberikan intervensi dini dan dukungan yang tepat sasaran. Selain itu, analitik prediktif dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas pelatihan dan meningkatkan rasio keterlibatan.

Sebagai contoh, mari kita asumsikan bahwa data dari survei pasca-kursus mengungkapkan bahwa beberapa pelajar tidak suka mengakses e-program dari desktop. Sebaliknya kebanyakan dari mereka lebih suka mengakses program e-training kapan saja, di mana saja di perangkat seluler mereka. Dalam hal ini, profil pelajar dan analitik prediktif dapat membantu Anda menawarkan solusi dalam format pembelajaran mikro yang harus dapat memenuhi kebutuhan individu. Contoh alat Analisis Pembelajaran Prediktif termasuk Sistem Peringatan Dini yang merupakan plugin untuk Sistem Manajemen Pembelajaran Kejelasan BrightBytes, dan alat Analisis Keterlibatan, yang merupakan plugin untuk Sistem Manajemen Pembelajaran Moodle.

4. Analisis Preskriptif

Tujuan analitik preskriptif adalah untuk menghasilkan rekomendasi untuk tindakan pengajaran dan pembelajaran lebih lanjut, yaitu untuk menyarankan sumber daya atau alat pendidikan alternatif. Ini lebih terkait dengan cara “ Merekomendasikan Tindakan Belajar Mengajar ”. Analitik preskriptif membantu Anda merencanakan intervensi pelatihan secara strategis. Mari kita ambil contoh kurikulum kursus eLearning yang perlu diluncurkan kepada karyawan di industri manufaktur. Survei pada kursus yang dilakukan di masa lalu mengungkapkan 2 aspek. A. Kursus-kursus tersebut unggul secara teoritis; tetapi, akan lebih bermanfaat jika peserta didik bisa belajar bagaimana menerapkan ini pada pekerjaan mereka.

Dalam skenario ini, simulasi dapat disampaikan untuk secara progresif membantu peserta didik menerapkan pembelajaran mereka dalam lingkungan simulasi yang pada gilirannya akan meningkatkan nilai dan dampak program pelatihan. Contoh alat Prescriptive Learning Analytics termasuk alat LearnSmart, yang telah dikembangkan oleh McGraw-Hill Education, dan alat Kuis Adaptif, yang merupakan plugin untuk Sistem Manajemen Pembelajaran Moodle.

Temukan Lebih Banyak Dengan Learning Analytics

Pembelajaran yang Dipersonalisasi adalah tantangan utama dalam pendidikan global karena pada intinya tetap membutuhkan profil siswa yang akurat dan bermakna. Namun, upaya untuk mengisi dan memperbarui profil siswa yang akurat secara manual biasanya terbatas yang memunculkan kebutuhan akan sistem manajemen e learning yang baik di Bangalore . Untuk mengatasi rintangan ini, teknologi Analytics khusus telah diusulkan yang menggunakan Learning Analytics.

Di dunia yang didorong oleh data saat ini, Analisis pembelajaran menawarkan wawasan mendalam tentang cara program pelatihan perusahaan diselaraskan dengan tujuan organisasi dan kebutuhan pembelajaran individu. Ada peluang bagus bagi para pemimpin L&D, serta pemangku kepentingan mereka untuk membuat keputusan berdasarkan data dan menggunakan analitik pembelajaran. Oleh karena itu, jika organisasi Anda belum mulai menggunakan analitik pembelajaran untuk meningkatkan kualitas dan ROI program pelatihan, inilah saatnya untuk memikirkan penerapan analitik pembelajaran untuk memaksimalkan Efektivitas Pelatihan.

Tunggu apa lagi, pilih analitik eLearning bersama kami…

Learning Analytics membantu pendidik dan pelatih untuk memberikan dukungan yang dipersonalisasi kepada setiap karyawan dengan mengumpulkan, memproses, dan melaporkan berbagai data untuk melacak dan dengan demikian memvisualisasikan kinerja setiap pelajar. Sesuai organisasi, alat ini memungkinkan pengambilan keputusan berdasarkan data dengan karyawan yang terampil dan terlatih.

Learning Analytics memastikan retensi konten jangka panjang oleh pelajar sehingga berkontribusi pada pengembangan bisnis. Ini memungkinkan organisasi untuk memberikan tim pelatihannya peluang besar untuk mengidentifikasi tren dan pola terkini dalam kursus, metode pembelajaran yang ditingkatkan, dan konten pelatihan. Data ini harus digunakan untuk memiliki implikasi luas yang membuka jalan bagi peningkatan yang ditargetkan dalam bisnis.

Analitik eLearning telah berhasil membuka saluran untuk pelatihan perusahaan yang efektif dalam aspek persyaratan pelatihan ekstensif, produktivitas karyawan, dan pelacakan kinerja LMS, yang menghasilkan peningkatan pendapatan dalam periode waktu yang diinginkan. Ada banyak penyedia LMS yang efisien dengan keahlian luar biasa dalam pengembangan portal pendidikan perusahaan khusus di India yang bersaing untuk memberikan analitik e-learning terbaik untuk pelatihan perusahaan.