电子学习分析在加强企业学习和培训方面的重要性

学习分析

学习分析可以定义为“在特定环境中收集、分析、评估和报告有关学习者的数据，以便更好地理解和优化其发生的学习环境”。 班加罗尔的学习分析和适当的自定义学习管理系统可以提供在授课期间收集学习者数据的方法和工具，以便理解和更新个别学生的个人资料。

使用的学生数据类型属于“动态学生数据”类别，可能包括 (a) 评估活动的表现、学习活动的参与度、(c) 与数字教育资源和/或工具的交互以及 (d) 行为数据。 这进一步有助于分析和报告数据以促进个性化干预（例如，反馈和脚手架） 。

学习分析已经在 L&D 圈子里流传了几年。 但是，它实际上对您的组织有什么价值？ 企业现在更愿意在印度最好的教育门户网站开发的帮助下为其员工提供全面的培训计划，以确保在没有正规培训的情况下获得更高的收入。

与不提供任何员工技能培训课程的企业相比，企业似乎通过提高生产力和提高投资回报率来获得利润和成功。 印度班加罗尔的一些电子学习分析指标和任何领先的教育门户开发公司都有助于创建个性化的培训计划，从而跟踪企业的有效性。 在此博客中，我们试图以一种增强的方式记下学习分析指标的好处以及企业培训对您的业务的影响，从而为创建有效的培训铺平道路，从而彻底改变对企业培训的一般看法。

学习分析计划在企业培训中的好处

培训计划值得投资吗？

这些电子学习活动和计划对组织的员工有多大好处？

越来越多的组织更愿意选择电子学习计划作为其在班加罗尔的企业培训计划和 Lms 开发的一部分。 最近的技术进步已经能够衡量每个员工在他们所经历的每门课程中的培训效果和绩效水平。 请继续阅读以了解更多关于学习分析影响企业培训计划成功的各种方法。

• 帮助定义你的学习策略
• 确定具体的学习困难（如果有）
• 高级管理层的支持和支持
• 预测未来表现
• 提高学习者的内容保留率
• 提供长期成本节约和提高效率

影响企业培训及其提高生产力的方面

1. 个性化学习模块：

个性化学习体验是实施个性化培训计划的有效方式。 这些被纳入以满足个别学习者和/或学习者群体的学习偏好。 这是通过对组织内员工的不同职能单元、角色和学习偏好进行彻底的数据分析来实现的。

2. 员工个人绩效分析：

大多数电子培训计划在模块末尾都有一个评估或评估过程，有助于跟踪学习者对内容的理解。 与员工绩效相关的数据可用于预测其在相应课程中的绩效/敬业度水平，从而可进一步用于实施新策略以提高整体绩效以确保效率。

3.增加学习者保留：

事实证明，学习分析对于监控个人学习者的进度非常有帮助，因此可以跟踪成功完成情况，因为在某些情况下学习者未能完成合规培训计划。 在这些情况下，企业面临导致电子学习课程无效的情况，这清楚地表明劳动力素质较低。

4. 有效的电子培训计划：

学习分析可以跟踪活动，了解他们的个性化潜力，从而相应地帮助员工参与。 每个学习者的评估基本上是基于在电子学习课程的每个模块上花费的时间，或者该模块的学习活动、内容、评估。 在每个课程/模块之后进行彻底的分析，检查员工的反馈，以揭示进一步修改的点策略。

5、性价比高的方法：

企业为其员工提供了几门课程，但他们未能成功访问其中的大部分课程。 在每门课程可能没有达到预期的覆盖范围的情况下，有关课程访问、完成和/或评估分数的适当数据分析可以揭示培训计划的实际结果。 此外，组织更愿意投资于确保预先评估以检查员工技能而不是基本软技能的课程。

学习分析的类型/链

当今世界无疑是由数据驱动的，企业培训也不例外。 学习分析使组织能够做出明智和相关的 L&D 决策。 相反，在缺乏数据的情况下，L&D 决策大多是基于有根据的猜测、预感、意见和以前的模式，这些模式可能无法保证有效的培训或产生预期的业务影响。 这就是学习分析作为镜头的作用，从而使组织能够在课程或战略级别查看和实施改进的更改。

开始使用适当的学习分析可能具有挑战性。 例如，可能很难弄清楚从哪里开始，或者如何与 IT 等不同职能部门协调，从而确保电子学习和/或教学设计、LMS、分析等方面的专业知识。 尽管如此，这项努力肯定会证明是富有成效的，因为在电子学习中利用学习分析会带来一些好处。

学习分析可以分为四个主要部分，它们利用相同的学习者数据类型，但旨在实现不同的结果。 下面从 4 种不同类型的学习分析的角度提到了一些好处。

1. 描述性分析

描述性分析旨在分析数据并创建仪表板，以描述从这些分析中出现的有意义的模式或见解。 它可以整理来自多个来源的数据，以提供对过去表现的洞察力。 这些数据可进一步用于做出更明智的决策，从而影响员工未来的培训计划。 因此，描述性分析通常会为您提供有关已经发生的问题的答案。

例如，医疗保健提供者可以检查平均一周内入院的患者数量，零售商可以了解平均每月销售额。 同样，通过 eLearning，还可以找到课程注册数量、通过率、评估分数等。

如果数据显示辍学率不断上升，您可能需要采取措施改进培训内容，或者可能考虑改用更具吸引力的学习策略。 这些发现肯定会让您加强培训计划并消除那些不值得组织金钱和资源的课程。

但是，描述性分析仅限于表明发生了某事，而没有正确解释原因。 因此，如果您的组织正在寻找深入的见解，最好将描述性分析与其他类型结合起来。 描述性学习分析的示例包括 SmartKlass 和 Learning Analytics Enhanced Rubric，它们是 Moodle 学习管理系统的插件。

2. 诊断分析

诊断分析可用于检查和询问有关发生某事的原因的问题。

可以很容易地找出相关元素，并且可以识别模式以深入了解特定机会。 例如，来自诊断分析的数据可能会提供有关客户服务在线学习课程的信息，该课程的高级管理人员完成率较低，而新员工发现它更有效。

进一步的诊断表明，课程内容对高级管理人员来说是相对基础的，从而表明组织需要为他们推出高级和提高水平的客户服务课程。

在某种程度上，详细的分析强调了满足个别学习者的特定需求并提供更好的个性化学习体验的必要性，这将有助于确保培训计划不是多余的，并且能够对所有学习者的表现产生积极影响。

3. 预测分析

顾名思义，预测分析侧重于预测课程进度的未来趋势，通常用于识别可能因低参与度或低绩效而变得“有风险”的学习者。

它展示了可能发生的事情，并且与“ Predict Future Trends in Progress ”相关。 它考虑到现有数据的发现来预测未来。 但需要注意的是，预测只是一种估计，其准确性很大程度上取决于数据的质量和相关情况的稳定性。

预测分析可以帮助确定学习者在学习过程中可能面临的困难。 这使上级能够创造机会，提供早期干预和有针对性的支持。 此外，预测分析可用于提高培训质量并提高参与率。

例如，假设来自课后调查的数据显示一些学习者不喜欢从桌面访问电子程序。 他们中的大多数人更喜欢随时随地在他们的移动设备上访问电子培训计划。 在这种情况下，学习者档案和预测分析可以帮助您提供能够满足个人需求的微学习格式的解决方案。 预测学习分析工具的示例包括作为 BrightBytes Clarity 学习管理系统插件的早期预警系统和作为 Moodle 学习管理系统插件的参与分析工具。

4. 规范分析

规范分析的目的是为进一步的教学和学习行动生成建议，即建议替代教育资源或工具。 它更多地与“推荐教与学行动”的方式有关。 规范性分析可帮助您从战略上规划培训干预措施。 让我们以需要向制造业员工推广的电子学习课程为例。 对过去进行的课程的调查揭示了两个方面。 A. 课程理论优秀； 但是，如果学习者能够学习如何将其应用到他们的工作中，那将更加有益。

在这种情况下，可以提供模拟以逐步帮助学习者在模拟环境中应用他们的学习，这反过来又会增加培训计划的价值和影响。 说明性学习分析工具的示例包括由 McGraw-Hill Education 开发的 LearnSmart 工具和 Moodle 学习管理系统的插件 Adaptive Quiz 工具。

通过学习分析发现更多

个性化学习是全球教育的一个关键挑战，因为其核心仍然是需要准确和有意义的学生档案。 然而，手动填充和更新准确的学生档案的工作通常是有限制的，这就需要在班加罗尔建立一个良好的电子学习管理系统。 为了克服这个障碍，已经提出了使用学习分析的特定分析技术。

在当今数据驱动的世界中，学习分析可以深入洞察企业培训计划与组织目标和个人学习需求相一致的方式。 对于 L&D 领导者及其利益相关者来说，这是做出数据驱动决策和使用学习分析的绝佳机会。 因此，如果您的组织尚未开始使用学习分析来提高培训计划的质量和投资回报率，那么是时候考虑实施学习分析以最大限度地提高培训效率。

为什么等待，选择我们的电子学习分析......

学习分析通过收集、处理和报告各种数据来跟踪和可视化每个学习者的表现，帮助教育工作者和培训师为每个员工提供个性化支持。 根据组织的说法，该工具可以让熟练和训练有素的员工进行数据驱动的决策。

学习分析可确保学习者长期保留内容，从而促进业务发展。 它使组织能够为其培训团队提供一个很好的机会来识别课程、升级的学习方法和培训内容的最新趋势和模式。 必须使用这些数据来产生广泛的影响，从而为有针对性的业务改进铺平道路。

eLearning 分析在广泛的培训要求、员工生产力和 LMS 绩效跟踪方面成功地为有效的企业培训开辟了渠道，从而在所需的时间内增加了收入。 在印度，有许多高效的 LMS 提供商在定制企业教育门户开发方面拥有丰富的专业知识，它们竞相为企业培训提供最佳的电子学习分析。