Важность аналитики электронного обучения в улучшении корпоративного обучения и обучения

Аналитика обучения

Аналитику обучения можно определить как «сбор, анализ, оценку и отчетность данных об учащихся в определенных контекстах для лучшего понимания и оптимизации среды обучения, в которой это происходит». Аналитика обучения и надлежащая индивидуальная система управления обучением в Бангалоре могут предоставить методы и инструменты для сбора данных об учащемся во время проведения урока, чтобы понять и обновить индивидуальные профили учащихся.

Используемые типы данных учащихся относятся к категории «Динамические данные учащихся» и могут включать (а) результаты оценивания, участие в учебной деятельности, (в) взаимодействие с цифровыми образовательными ресурсами и/или инструментами и (г) поведенческие данные. Это дополнительно помогает анализировать данные и сообщать о них для облегчения персонализированных вмешательств (например, обратной связи и поддержки) .

Learning Analytics гудит в кругах L&D уже несколько лет. Но какие ценности это на самом деле имеет для вашей организации? В настоящее время предприятия предпочитают предоставлять своим сотрудникам комплексные программы обучения с помощью лучшего образовательного портала в Индии , чтобы обеспечить более высокий доход без формализованного обучения.

Кажется, что предприятия получают прибыль и успех за счет повышения производительности и повышения рентабельности инвестиций по сравнению с теми корпорациями, которые не проводят никаких курсов повышения квалификации сотрудников. Несколько показателей аналитики электронного обучения и любая ведущая компания по разработке образовательных порталов в Бангалоре, Индия, помогают создавать персонализированные программы обучения и тем самым отслеживать эффективность бизнеса. В этом блоге мы попытались подробно описать преимущества показателей аналитики обучения и влияние корпоративного обучения на ваш бизнес, что может проложить путь к созданию эффективного обучения, что изменит общее представление о корпоративном обучении.

Преимущества программы Learning Analytics в корпоративном обучении

Стоят ли программы обучения вложенных денег?

Насколько полезны эти мероприятия и программы электронного обучения для сотрудников организации?

Растет число организаций, предпочитающих программы электронного обучения как часть своих корпоративных графиков обучения и развития LMS в Бангалоре . Последние технологические достижения позволили измерить эффективность обучения и уровень производительности каждого сотрудника для каждого курса, который они проходят. Читайте дальше, чтобы узнать больше о различных методах, в которых аналитика обучения повлияла на успех корпоративных программ обучения.

• Помогает определить вашу стратегию обучения
• Выявляет конкретные трудности в обучении, если таковые имеются
• Участие и поддержка высшего руководства
• Прогнозирование будущей производительности
• Улучшенное запоминание контента учащимися
• Обеспечение долгосрочной экономии затрат наряду с повышением эффективности

Аспекты, влияющие на корпоративное обучение и его повышение продуктивности

1. Модули индивидуального обучения:

Персонализированное обучение — это эффективный способ реализации персонализированных программ обучения. Они включены для удовлетворения предпочтений в обучении отдельных учащихся и/или групп учащихся. Это достигается за счет тщательного анализа данных о различных функциональных подразделениях, ролях и предпочтениях сотрудников в обучении в организации.

2. Анализ эффективности отдельных сотрудников:

В большинстве программ электронного обучения в конце модуля предусмотрен процесс оценивания или оценивания, который помогает отслеживать понимание учащимися содержания. Данные, связанные с производительностью сотрудника, могут использоваться для прогнозирования уровня его производительности / вовлеченности в соответствующем курсе и, таким образом, могут в дальнейшем использоваться для реализации новых стратегий для повышения общей производительности, обеспечивающей эффективность.

3. Увеличение удержания учащихся:

Аналитика обучения оказывается чрезвычайно полезной для отслеживания прогресса отдельных учащихся и, таким образом, для отслеживания успешного завершения, поскольку в некоторых случаях учащиеся не могут завершить программы обучения соблюдению требований. В этих случаях корпорации сталкиваются с обстоятельствами, приводящими к неэффективности курса электронного обучения, что явно указывает на менее квалифицированную рабочую силу.

4. Эффективные программы электронного обучения:

Аналитика обучения позволяет отслеживать действия, понимать их индивидуальный потенциал и, таким образом, соответствующим образом способствовать вовлечению сотрудников. Каждый учащийся в основном оценивается на основе времени, потраченного на каждый модуль курса электронного обучения, или учебных действий, содержания, оценок этого модуля. Тщательный анализ проводится после каждого курса/модуля, который проверяет отзывы сотрудников, чтобы выявить стратегии для дальнейших модификаций.

5. Экономичный метод:

Предприятия предлагают несколько курсов для своих сотрудников, но им не удается успешно пройти большинство из них. Там, где не каждый курс может иметь желаемый охват, надлежащий анализ данных о доступе к курсу, его завершении и/или оценках показывает фактические результаты учебных программ. Кроме того, организации предпочитают инвестировать в курсы, которые обеспечивают предварительную оценку навыков своих сотрудников, а не базовые межличностные навыки.

Типы/направления аналитики обучения

Сегодняшний мир, несомненно, управляется данными, и корпоративное обучение не является исключением. Learning Analytics позволяет организациям принимать обоснованные и актуальные решения в области обучения и развития. Наоборот, при отсутствии данных решения в области обучения и развития в основном принимаются на основе обоснованных догадок, догадок, мнений и предыдущих моделей, которые, вероятно, не обеспечивают гарантированного эффективного обучения или создают желаемое влияние на бизнес. Здесь аналитика обучения работает как линза, позволяя организациям просматривать и внедрять улучшенные изменения на уровне курса или стратегии.

Начать работу с надлежащей аналитикой обучения может быть непросто. Например, может быть трудно понять, с чего начать или как координировать свои действия с различными подразделениями, такими как ИТ, тем самым обеспечив наличие опыта в области электронного обучения и/или учебного дизайна, LMS, аналитики и т. д. Тем не менее, усилия определенно окажутся плодотворными, поскольку использование аналитики обучения в электронном обучении дает несколько преимуществ.

Аналитику обучения можно разделить на четыре основных направления, которые используют одни и те же типы данных об учащихся, но нацелены на достижение разных результатов. Ниже упомянуты несколько преимуществ с точки зрения 4 различных типов аналитики обучения.

1. Описательная аналитика

Описательная аналитика направлена ​​на анализ данных и создание информационных панелей, которые отображают значимые закономерности или идеи, возникающие в результате этого анализа. Это позволяет сопоставлять данные из нескольких источников, чтобы получить представление о прошлой производительности. Эти данные можно в дальнейшем использовать для принятия более обоснованных решений, которые повлияют на будущие программы обучения сотрудников. Таким образом, описательная аналитика обычно дает вам ответы на вопросы о том, что уже произошло.

Например, поставщик медицинских услуг может проверить количество пациентов, принимаемых в среднем за неделю, а розничный продавец может узнать о среднемесячных продажах. Точно так же с электронным обучением также можно найти количество зачисленных на курс, процент сдачи, оценочные баллы и т. д.

Если данные показывают рост показателей отсева, возможно, вам следует предпринять шаги для улучшения содержания обучения или, возможно, подумать о переходе на более увлекательную стратегию обучения. Эти открытия, безусловно, позволят вам улучшить программы обучения и исключить те курсы, которые не стоят денег и ресурсов организации.

Однако описательная аналитика ограничивается указанием на то, что что-то произошло, без надлежащего объяснения, почему. Поэтому, если вашей организации нужна глубокая аналитика, лучше сочетать описательную аналитику с другими типами. Примеры описательной аналитики обучения включают SmartKlass и расширенную рубрику аналитики обучения, которые являются плагинами для системы управления обучением Moodle.

2. Диагностическая аналитика

Диагностическую аналитику можно использовать для тщательного изучения и постановки вопросов о причине того, почему что- то произошло.

Соответствующие элементы можно легко определить, а шаблоны можно определить, чтобы получить представление о конкретной возможности. Например, данные диагностической аналитики могут предоставить информацию о курсе электронного обучения по обслуживанию клиентов, который показал низкий процент прохождения старшими руководителями, в то время как новые сотрудники сочли его более эффективным.

Дальнейшая диагностика показала, что содержание курса было относительно базовым для руководителей высшего звена, что свидетельствует о том, что организации необходимо развернуть для них продвинутый курс повышения уровня обслуживания клиентов.

В некотором смысле подробный анализ выявил необходимость удовлетворения конкретных потребностей отдельных учащихся и предоставления более персонализированного опыта обучения, который помог бы гарантировать, что программа обучения не будет избыточной и сможет положительно повлиять на успеваемость всех учащихся.

3. Предиктивная аналитика

Как следует из названия, прогностическая аналитика фокусируется на прогнозировании будущих тенденций в ходе курса и обычно используется для выявления учащихся, которые могут оказаться «в группе риска» с точки зрения низкой вовлеченности или низкой успеваемости.

В нем показано , что может произойти, и это связано с « Прогнозированием будущих тенденций в процессе ». Он принимает во внимание выводы существующих данных для прогнозирования будущего. Однако следует отметить, что прогнозы являются всего лишь оценкой, а точность в значительной степени зависит от качества данных и стабильности соответствующих ситуаций.

Прогнозная аналитика может помочь определить вероятные трудности, с которыми учащиеся могут столкнуться во время учебного курса. Это позволяет начальству создавать возможности, которые могут обеспечить раннее вмешательство и адресную поддержку. Кроме того, прогнозную аналитику можно использовать для повышения качества обучения и повышения коэффициента вовлеченности.

Например, предположим, что данные опроса после курса показали, что некоторые учащиеся не предпочитают доступ к электронной программе с рабочего стола. Скорее, большинство из них предпочитают доступ к программе электронного обучения в любое время и в любом месте на своих мобильных устройствах. В этом случае профили учащихся и прогнозная аналитика могут помочь вам предложить решения в формате микрообучения, которые должны соответствовать индивидуальным потребностям. Примеры инструментов Predictive Learning Analytics включают систему раннего предупреждения, которая является подключаемым модулем для системы управления обучением BrightBytes Clarity, и инструмент Engagement Analytics, который является подключаемым модулем для системы управления обучением Moodle.

4. Предписывающая аналитика

Цель предписывающей аналитики состоит в том, чтобы генерировать рекомендации для дальнейших действий по преподаванию и обучению, то есть предлагать альтернативные образовательные ресурсы или инструменты. Это больше связано со способом « рекомендовать действия по обучению и обучению ». Предписывающая аналитика помогает вам стратегически планировать учебные мероприятия. Давайте возьмем в качестве примера учебную программу курсов электронного обучения, которую необходимо внедрить для сотрудников в обрабатывающей промышленности. Опросы по курсам, которые проводились в прошлом, выявили 2 аспекта. A. Теоретически курсы превосходны; но было бы полезнее, если бы учащиеся могли научиться применять это в своей работе.

В этом сценарии можно проводить симуляции, чтобы постепенно помочь учащимся применять свои знания в моделируемой среде, что, в свою очередь, повысит ценность и влияние программы обучения. Примеры инструментов Prescriptive Learning Analytics включают инструмент LearnSmart, разработанный McGraw-Hill Education, и инструмент Adaptive Quiz, который представляет собой плагин для системы управления обучением Moodle.

Узнайте больше с помощью Learning Analytics

Персонализированное обучение является ключевой проблемой в глобальном образовании, поскольку в его основе остается потребность в точном и значимом профиле учащегося. Тем не менее, усилия по заполнению и обновлению точных профилей учащихся вручную обычно носят ограничительный характер, что вызывает потребность в хорошей системе управления электронным обучением в Бангалоре . Чтобы преодолеть это препятствие, были предложены специальные технологии Analytics, использующие Learning Analytics.

В современном мире, управляемом данными, аналитика обучения предлагает глубокое понимание того, как корпоративные программы обучения согласовываются с целями организации и индивидуальными потребностями в обучении. У руководителей L&D, а также их заинтересованных сторон есть прекрасная возможность принимать решения, основанные на данных, и использовать обучающую аналитику. Поэтому, если ваша организация еще не начала использовать аналитику обучения для повышения качества и окупаемости программ обучения, пришло время подумать о внедрении аналитики обучения, чтобы максимизировать эффективность обучения.

Зачем ждать, выбирайте аналитику электронного обучения вместе с нами…

Learning Analytics помогает преподавателям и инструкторам оказывать индивидуальную поддержку каждому сотруднику, собирая, обрабатывая и создавая отчеты по различным данным для отслеживания и, таким образом, визуализации успеваемости каждого учащегося. Согласно организациям, этот инструмент позволяет принимать решения на основе данных с помощью квалифицированных и обученных сотрудников.

Learning Analytics обеспечивает долгосрочное сохранение контента учащимися, тем самым способствуя развитию бизнеса. Это позволяет организации предоставить своей команде по обучению прекрасную возможность определить последние тенденции и закономерности в курсах, модернизированных методах обучения и содержании обучения. Эти данные должны использоваться для того, чтобы иметь широкие последствия, которые проложат путь к целенаправленным улучшениям в бизнесе.

Аналитика электронного обучения успешно открыла канал для эффективного корпоративного обучения в аспектах обширных требований к обучению, производительности сотрудников и отслеживания эффективности LMS, что дает увеличение доходов в желаемый период времени. В Индии существует множество эффективных поставщиков LMS с большим опытом разработки индивидуальных корпоративных образовательных порталов , которые конкурируют за предоставление лучшей аналитики электронного обучения для корпоративного обучения.