企業の学習とトレーニングを強化する上でのeラーニング分析の重要性

学習分析

学習分析は、「特定のコンテキストでの学習者に関するデータの収集、分析、評価、および報告により、それが発生する学習環境をよりよく理解し、最適化する」と定義できます。 バンガロールの学習分析と適切なカスタム学習管理システムは、個々の学生のプロファイルを理解して更新するために、レッスンの配信中に学習者データを収集するための方法とツールを提供できます。

使用される学生データのタイプは「動的学生データ」カテゴリに属し、（a）評価活動のパフォーマンス、学習活動への関与、（c）デジタル教育リソースおよび/またはツールとの相互作用、および（d）行動データが含まれる場合があります。 これはさらに、データの分析とレポート作成に役立ち、パーソナライズされた介入（フィードバックや足場など）を容易にします。

学習分析は、ここ数年、L＆D界で話題になっています。 しかし、それはあなたの組織にとって実際にどのような価値を持っていますか？ 現在、企業は、正式なトレーニングなしでより高い収入を確保するために、インドで最高の教育ポータル開発の助けを借りて、従業員に包括的なトレーニングプログラムを提供することを好みます。

企業は、従業員のスキルトレーニングコースを提供していない企業と比較して、生産性の向上とROIの向上によって利益と成功を収めているようです。 インドのバンガロールにあるいくつかのeラーニング分析指標と主要な教育ポータル開発会社は、パーソナライズされたトレーニングプログラムを作成し、それによってビジネスの有効性を追跡するのに役立ちます。 このブログでは、効果的なトレーニングを作成するための道を開き、企業トレーニングの一般的な認識に革命をもたらすことができる強化された方法で、学習分析メトリックの利点と企業トレーニングがビジネスに与える影響を書き留めようとしました。

企業トレーニングにおける学習分析プログラムの利点

トレーニングプログラムは投資する価値がありますか？

これらのeラーニング活動とプログラムは組織の労働力にとってどれほど有益ですか？

バンガロールでの企業トレーニングスケジュールとLms開発の一環として、eラーニングプログラムを選択することを好む組織が増えています。 最近の技術の進歩により、各従業員が受講するすべてのコースのトレーニングの有効性とパフォーマンスレベルを測定できるようになりました。 学習分析が成功のための企業トレーニングプログラムに影響を与えたさまざまな方法についてさらに理解するために、次を読んでください。

• 学習戦略の定義に役立ちます
• もしあれば、特定の学習の難しさを特定します
• 上級管理職の賛同とサポート
• 将来のパフォーマンスを予測する
• 学習者によるコンテンツ保持の改善
• 有効性の向上とともに長期的なコスト削減に備える

企業研修とその生産性向上に影響を与える側面

1.個別学習モジュール：

個別学習体験は、個別トレーニングプログラムを実装するための効率的な方法です。 これらは、個々の学習者および/または学習者のグループの学習の好みを満たすために組み込まれています。 これは、組織内の従業員のさまざまな機能単位、役割、および学習の好みに関する徹底的なデータ分析を通じて実現されます。

2.個々の従業員のパフォーマンス分析：

ほとんどのe-トレーニングプログラムでは、モジュールの最後に評価または評価プロセスがあり、学習者のコンテンツの理解を追跡するのに役立ちます。 従業員のパフォーマンスに関連するデータを使用して、それぞれのコースでのパフォーマンス/エンゲージメントレベルを予測し、さらに、全体的なパフォーマンスを向上させて効率を確保するための新しい戦略を実装するために使用できます。

3.学習者の定着率の向上：

学習分析は、個々の学習者の進捗状況を監視するのに非常に役立ち、学習者がコンプライアンストレーニングプログラムを完了できない場合があるため、正常な完了を追跡するのに非常に役立ちます。 このような場合、企業はeラーニングコースの効果がないという状況に直面しており、これは明らかに資格のない労働力を示しています。

4.効果的なe-トレーニングプログラム：

学習分析により、活動を追跡し、個々の可能性を理解し、それに応じて従業員の関与を支援することができます。 各学習者は基本的に、eラーニングコースの各モジュールに費やされた時間、またはそのモジュールの学習活動、コンテンツ、評価に基づいて評価されます。 各コース/モジュールの後に徹底的な分析が行われ、従業員からのフィードバックをチェックして、さらなる修正のためのオンポイント戦略を明らかにします。

5.費用効果の高い方法：

企業は従業員にいくつかのコースを提供していますが、それらのほとんどにうまくアクセスできていません。 すべてのコースが望ましいリーチを持っていない可能性がある場合、コースへのアクセス、完了、および/または評価スコアに関する適切なデータ分析により、トレーニングプログラムの実際の結果が明らかになります。 また、組織は、基本的なソフトスキルではなく、従業員のスキルをチェックするための事前評価を保証するコースに投資することを好みます。

学習分析の種類/ストランド

今日の世界は間違いなくデータによって推進されており、企業のトレーニングも例外ではありません。 学習分析により、組織は情報に基づいた適切なL＆D決定を行うことができます。 それどころか、データがない場合、L＆Dの意思決定は、ほとんどの場合、知識に基づいた推測、勘、意見、および以前のパターンに基づいて行われ、効果的なトレーニングが保証されたり、ビジネスに望ましい影響を与えたりすることはありません。 ここで、学習分析がレンズとして機能し、組織がコースまたは戦略レベルで改善された変更を表示および実装できるようになります。

適切な学習分析を開始するのは難しい場合があります。 たとえば、どこから始めればよいのか、ITなどのさまざまな機能とどのように連携して、eラーニングやインストラクショナルデザイン、LMS、分析などの専門知識を確保するのかを理解するのは難しい場合があります。 それでも、eラーニングで学習分析を活用することにはいくつかの利点があるため、この取り組みは間違いなく実り多いものになるでしょう。

学習分析は、同じ学習者データ型を活用する4つの主要な要素に分類できますが、異なる結果を達成することを目的としています。 以下に、4つの異なるタイプの学習分析の観点からのいくつかの利点について説明します。

1.記述的分析

記述的分析は、データを分析し、これらの分析から得られる意味のあるパターンまたは洞察を表すダッシュボードを作成することを目的としています。 複数のソースからのデータを照合して、過去のパフォーマンスに関する洞察を提供できます。 このデータはさらに、従業員の将来のトレーニングプログラムに影響を与える、より適切な情報に基づいた決定を行うために使用できます。 したがって、記述的分析は通常、すでに起こったことに関する質問への回答を提示します。

たとえば、医療提供者は1週間に入院した患者の平均数を確認でき、小売業者は平均月間売上高を知ることができます。 同様に、eラーニングでは、コースの登録数、合格率、評価スコアなどを見つけることもできます。

データがドロップアウト率の増加を示している場合は、トレーニングコンテンツを改善するための手順を実行するか、より魅力的な学習戦略に切り替えることを検討する必要があります。 これらの発見により、トレーニングプログラムを強化し、組織の資金とリソースの価値がないコースを排除することができます。

ただし、記述的分析は、理由を適切に説明せずに、何かが発生したことを示すことに限定されています。 したがって、組織が詳細な洞察を探している場合は、記述的分析を他のタイプと組み合わせる方が適切です。 記述的学習分析の例には、SmartKlassおよび学習分析拡張ルーブリックが含まれます。これらはMoodle学習管理システムのプラグインです。

2.診断分析

診断分析を使用して、何かが起こった理由を精査し、理由について質問することができます。

関連する要素を簡単に把握し、パターンを特定して、特定の機会についての洞察を得ることができます。 たとえば、診断分析からのデータは、新入社員がより効果的であると判断した一方で、上級管理職による完了率が低いカスタマーサービスに関するeラーニングコースに関する情報を提供する場合があります。

さらなる診断により、コースの内容は上級管理職にとって比較的基本的であることが明らかになり、組織は上級管理職向けに高度で改善されたレベルの顧客サービスコースを展開する必要があることが示唆されました。

ある意味で、詳細な分析は、個々の学習者の特定のニーズに対応し、トレーニングプログラムが冗長ではなく、すべての学習者のパフォーマンスにプラスの影響を与えることができるようにする、より優れた個別学習体験を提供する必要性を浮き彫りにしました。

3.予測分析

名前が示すように、予測分析はコースの進行状況の将来の傾向を予測することに焦点を当てており、通常、エンゲージメントの低下またはパフォーマンスの低下に関して「リスク」になる可能性のある学習者を特定するために使用されます。

起こりそうなことを示し、「進行中の将来の傾向を予測する」に関連しています。 将来を予測するために、既存のデータの結果を考慮に入れます。 ただし、予測は単なる推定値であり、精度はデータの品質と関連する状況の安定性に大きく依存することに注意してください。

予測分析は、学習者が学習コース中に直面する可能性のある問題を特定するのに役立ちます。 これにより、上司は早期介入と的を絞ったサポートを提供できる機会を作り出すことができます。 さらに、予測分析を使用して、トレーニングの質を向上させ、エンゲージメント率を高めることができます。

たとえば、コース後の調査のデータから、一部の学習者がデスクトップから電子プログラムにアクセスすることを好まないことが明らかになったとします。 むしろ、彼らのほとんどは、モバイルデバイスでいつでもどこでもeトレーニングプログラムにアクセスすることを好みます。 この場合、学習者プロファイルと予測分析は、個々のニーズを満たすことができるはずのマイクロラーニング形式のソリューションを提供するのに役立ちます。 予測学習分析ツールの例には、BrightBytes Clarity LearningManagementSystemのプラグインであるEarlyWarningSystemや、Moodle LearningManagementSystemのプラグインであるEngagementAnalyticsツールが含まれます。

4.処方分析

処方分析の目的は、さらなる教育および学習行動のための推奨事項を生成することです。つまり、代替の教育リソースまたはツールを提案することです。 それは「教育と学習行動を推奨する」方法にもっと関連しています。 処方分析は、トレーニング介入を戦略的に計画するのに役立ちます。 製造業の従業員に展開する必要があるeラーニングコースのカリキュラムの例を見てみましょう。 過去に実施したコースの調査では、2つの側面が明らかになりました。 A.コースは理論的に優れています。 しかし、学習者がこれを自分の仕事に適用する方法を学ぶことができれば、より有益でしょう。

このシナリオでは、シミュレーションを提供して、学習者がシミュレートされた環境で学習を適用できるようにします。これにより、トレーニングプログラムの価値と影響が増大します。 規範的学習分析ツールの例には、McGraw-Hill Educationによって開発されたLearnSmartツール、およびMoodle学習管理システムのプラグインであるAdaptiveQuizツールが含まれます。

学習分析で詳細をご覧ください

パーソナライズされた学習は、正確で意味のある学生のプロフィールが依然として必要であるため、グローバル教育における重要な課題です。 ただし、正確な学生プロファイルを手動で入力して更新する作業は通常制限があり、バンガロールで優れたeラーニング管理システムが必要になります。 このハードルを克服するために、LearningAnalyticsを使用する特定のAnalyticsテクノロジーが提案されています。

今日のデータ駆動型の世界では、学習分析は、企業のトレーニングプログラムが組織の目標や個々の学習ニーズにどのように対応しているかについての深い洞察を提供します。 L＆Dリーダーとその利害関係者にとって、データ主導の意思決定を行い、学習分析を使用する絶好の機会があります。 したがって、組織がトレーニングプログラムの品質とROIを改善するために学習分析をまだ使用し始めていない場合は、トレーニング効果を最大化するために学習分析を実装することを検討するときが来ました。

なぜ待って、私たちと一緒にeラーニング分析を選ぶのか…

Learning Analyticsは、教育者とトレーナーがさまざまなデータを収集、処理、レポートして追跡し、それによって各学習者のパフォーマンスを視覚化することで、各従業員に個別のサポートを提供するのを支援します。 組織ごとに、このツールは、熟練した訓練を受けた従業員によるデータ主導の意思決定を可能にします。

Learning Analyticsは、学習者による長期的なコンテンツ保持を保証し、それによってビジネス開発に貢献します。 これにより、組織はトレーニングチームに、コースの最近の傾向とパターン、アップグレードされた学習方法、およびトレーニング内容を特定する絶好の機会を提供できます。 このデータは、ビジネスの的を絞った改善への道を開く幅広い意味を持つために使用する必要があります。

eラーニング分析は、広範なトレーニング要件、従業員の生産性、およびLMSパフォーマンスの追跡の側面で、効果的な企業トレーニングのチャネルを開くことに成功しました。これにより、希望する期間の収益が増加します。 インドには、企業トレーニングに最適なeラーニング分析を提供するために競合するカスタム企業教育ポータル開発の優れた専門知識を持つ効率的なLMSプロバイダーが多数あります。