電子學習分析在加強企業學習和培訓方面的重要性

學習分析

學習分析可以定義為“在特定環境中收集、分析、評估和報告有關學習者的數據，以便更好地理解和優化其發生的學習環境”。 班加羅爾的學習分析和適當的自定義學習管理系統可以提供在授課期間收集學習者數據的方法和工具，以便理解和更新個別學生的個人資料。

使用的學生數據類型屬於“動態學生數據”類別，可能包括 (a) 評估活動的表現、學習活動的參與度、(c) 與數字教育資源和/或工具的交互以及 (d) 行為數據。 這進一步有助於分析和報告數據以促進個性化干預（例如，反饋和腳手架） 。

學習分析已經在 L&D 圈子裡流傳了幾年。 但是，它實際上對您的組織有什麼價值？ 企業現在更願意在印度最好的教育門戶網站開發的幫助下為其員工提供全面的培訓計劃，以確保在沒有正規培訓的情況下獲得更高的收入。

與不提供任何員工技能培訓課程的企業相比，企業似乎通過提高生產力和提高投資回報率來獲得利潤和成功。 印度班加羅爾的一些電子學習分析指標和任何領先的教育門戶開發公司都有助於創建個性化的培訓計劃，從而跟踪企業的有效性。 在此博客中，我們試圖以一種增強的方式記下學習分析指標的好處以及企業培訓對您的業務的影響，從而為創建有效的培訓鋪平道路，從而徹底改變對企業培訓的一般看法。

學習分析計劃在企業培訓中的好處

培訓計劃值得投資嗎？

這些電子學習活動和計劃對組織的員工有多大好處？

越來越多的組織更願意選擇電子學習計劃作為其在班加羅爾的企業培訓計劃和 Lms 開發的一部分。 最近的技術進步已經能夠衡量每個員工在他們所經歷的每門課程中的培訓效果和績效水平。 請繼續閱讀以了解更多關於學習分析影響企業培訓計劃成功的各種方法。

• 幫助定義你的學習策略
• 確定具體的學習困難（如果有）
• 高級管理層的支持和支持
• 預測未來表現
• 提高學習者的內容保留率
• 提供長期成本節約和提高效率

影響企業培訓及其提高生產力的方面

1. 個性化學習模塊：

個性化學習體驗是實施個性化培訓計劃的有效方式。 這些被納入以滿足個別學習者和/或學習者群體的學習偏好。 這是通過對組織內員工的不同職能單元、角色和學習偏好進行徹底的數據分析來實現的。

2. 員工個人績效分析：

大多數電子培訓計劃在模塊末尾都有一個評估或評估過程，有助於跟踪學習者對內容的理解。 與員工績效相關的數據可用於預測其在相應課程中的績效/敬業度水平，從而可進一步用於實施新策略以提高整體績效以確保效率。

3.增加學習者保留：

事實證明，學習分析對於監控個人學習者的進度非常有幫助，因此可以跟踪成功完成情況，因為在某些情況下學習者未能完成合規培訓計劃。 在這些情況下，企業面臨導致電子學習課程無效的情況，這清楚地表明勞動力素質較低。

4. 有效的電子培訓計劃：

學習分析可以跟踪活動，了解他們的個性化潛力，從而相應地幫助員工參與。 每個學習者的評估基本上是基於在電子學習課程的每個模塊上花費的時間，或者該模塊的學習活動、內容、評估。 在每個課程/模塊之後進行徹底的分析，檢查員工的反饋，以揭示進一步修改的點策略。

5、性價比高的方法：

企業為其員工提供了幾門課程，但他們未能成功訪問其中的大部分課程。 在每門課程可能沒有達到預期的覆蓋範圍的情況下，有關課程訪問、完成和/或評估分數的適當數據分析可以揭示培訓計劃的實際結果。 此外，組織更願意投資於確保預先評估以檢查員工技能而不是基本軟技能的課程。

學習分析的類型/鏈

當今世界無疑是由數據驅動的，企業培訓也不例外。 學習分析使組織能夠做出明智和相關的 L&D 決策。 相反，在缺乏數據的情況下，L&D 決策大多是基於有根據的猜測、預感、意見和以前的模式，這些模式可能無法保證有效的培訓或產生預期的業務影響。 這就是學習分析作為鏡頭的作用，從而使組織能夠在課程或戰略級別查看和實施改進的更改。

開始使用適當的學習分析可能具有挑戰性。 例如，可能很難弄清楚從哪裡開始，或者如何與 IT 等不同職能部門協調，從而確保電子學習和/或教學設計、LMS、分析等方面的專業知識。 儘管如此，這項努力肯定會證明是富有成效的，因為在電子學習中利用學習分析會帶來一些好處。

學習分析可以分為四個主要部分，它們利用相同的學習者數據類型，但旨在實現不同的結果。 下面從 4 種不同類型的學習分析的角度提到了一些好處。

1. 描述性分析

描述性分析旨在分析數據並創建儀表板，以描述從這些分析中出現的有意義的模式或見解。 它可以整理來自多個來源的數據，以提供對過去表現的洞察力。 這些數據可進一步用於做出更明智的決策，從而影響員工未來的培訓計劃。 因此，描述性分析通常會為您提供有關已經發生的問題的答案。

例如，醫療保健提供者可以檢查平均一周內入院的患者數量，零售商可以了解平均每月銷售額。 同樣，通過 eLearning，還可以找到課程註冊數量、通過率、評估分數等。

如果數據顯示輟學率不斷上升，您可能需要採取措施改進培訓內容，或者可能考慮改用更具吸引力的學習策略。 這些發現肯定會讓您加強培訓計劃並消除那些不值得組織金錢和資源的課程。

但是，描述性分析僅限於表明發生了某事，而沒有正確解釋原因。 因此，如果您的組織正在尋找深入的見解，最好將描述性分析與其他類型結合起來。 描述性學習分析的示例包括 SmartKlass 和 Learning Analytics Enhanced Rubric，它們是 Moodle 學習管理系統的插件。

2. 診斷分析

診斷分析可用於檢查和詢問有關發生某事的原因的問題。

可以很容易地找出相關元素，並且可以識別模式以深入了解特定機會。 例如，來自診斷分析的數據可能會提供有關客戶服務在線學習課程的信息，該課程的高級管理人員完成率較低，而新員工發現它更有效。

進一步的診斷表明，課程內容對高級管理人員來說是相對基礎的，從而表明組織需要為他們推出高級和提高水平的客戶服務課程。

在某種程度上，詳細的分析強調了滿足個別學習者的特定需求並提供更好的個性化學習體驗的必要性，這將有助於確保培訓計劃不是多餘的，並且能夠對所有學習者的表現產生積極影響。

3. 預測分析

顧名思義，預測分析側重於預測課程進度的未來趨勢，通常用於識別可能因低參與度或低績效而變得“有風險”的學習者。

它展示了可能發生的事情，並且與“ Predict Future Trends in Progress ”相關。 它考慮到現有數據的發現來預測未來。 但需要注意的是，預測只是一種估計，其準確性很大程度上取決於數據的質量和相關情況的穩定性。

預測分析可以幫助確定學習者在學習過程中可能面臨的困難。 這使上級能夠創造機會，提供早期干預和有針對性的支持。 此外，預測分析可用於提高培訓質量並提高參與率。

例如，假設來自課後調查的數據顯示一些學習者不喜歡從桌面訪問電子程序。 他們中的大多數人更喜歡隨時隨地在他們的移動設備上訪問電子培訓計劃。 在這種情況下，學習者檔案和預測分析可以幫助您提供能夠滿足個人需求的微學習格式的解決方案。 預測學習分析工具的示例包括作為 BrightBytes Clarity 學習管理系統插件的早期預警系統和作為 Moodle 學習管理系統插件的參與分析工具。

4. 規範分析

規範分析的目的是為進一步的教學和學習行動生成建議，即建議替代教育資源或工具。 它更多地與“推薦教與學行動”的方式有關。 規範性分析可幫助您從戰略上規劃培訓干預措施。 讓我們以需要向製造業員工推廣的電子學習課程為例。 對過去進行的課程的調查揭示了兩個方面。 A. 課程理論優秀； 但是，如果學習者能夠學習如何將其應用到他們的工作中，那將更加有益。

在這種情況下，可以提供模擬以逐步幫助學習者在模擬環境中應用他們的學習，這反過來又會增加培訓計劃的價值和影響。 說明性學習分析工具的示例包括由 McGraw-Hill Education 開發的 LearnSmart 工具和 Moodle 學習管理系統的插件 Adaptive Quiz 工具。

通過學習分析發現更多

個性化學習是全球教育的一個關鍵挑戰，因為其核心仍然是需要準確和有意義的學生檔案。 然而，手動填充和更新準確的學生檔案的工作通常是有限制的，這就需要在班加羅爾建立一個良好的電子學習管理系統。 為了克服這個障礙，已經提出了使用學習分析的特定分析技術。

在當今數據驅動的世界中，學習分析可以深入洞察企業培訓計劃與組織目標和個人學習需求相一致的方式。 對於 L&D 領導者及其利益相關者來說，這是做出數據驅動決策和使用學習分析的絕佳機會。 因此，如果您的組織尚未開始使用學習分析來提高培訓計劃的質量和投資回報率，那麼是時候考慮實施學習分析以最大限度地提高培訓效率。

為什麼等待，選擇我們的電子學習分析......

學習分析通過收集、處理和報告各種數據來跟踪和可視化每個學習者的表現，幫助教育工作者和培訓師為每個員工提供個性化支持。 根據組織的說法，該工具可以讓熟練和訓練有素的員工進行數據驅動的決策。

學習分析可確保學習者長期保留內容，從而促進業務發展。 它使組織能夠為其培訓團隊提供一個很好的機會來識別課程、升級的學習方法和培訓內容的最新趨勢和模式。 必須使用這些數據來產生廣泛的影響，從而為有針對性的業務改進鋪平道路。

eLearning 分析在廣泛的培訓要求、員工生產力和 LMS 績效跟踪方面成功地打開了有效的企業培訓渠道，從而在所需的時間段內增加了收入。 在印度，有許多高效的 LMS 提供商在定制企業教育門戶開發方面擁有豐富的專業知識，它們競相為企業培訓提供最佳的電子學習分析。