أخبار تقنية تقنية تكنولوجيا شروحات مراجعات تقنية مقالات معلوماتية

اتجاهات 2023 L&D: تحليلات التعلم

alwaliفبراير 14, 2023آخر تحديث: فبراير 14, 2023

اتجاهات 2023 L&D: تحليلات التعلم

تعلم تحليلات البيانات: تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية ، والاستفادة من البيانات ، ودفع الأداء

بحسب جارتنر [1]بحلول عام 2024 ، من المرجح أن تواجه المؤسسات التي تفشل في بناء أطر عمل مستدامة وقابلة للتطوير لتحليل البيانات انتكاسات في الأداء لمدة عامين على الأقل. في التعلم والتطوير (L & D) ، أصبحت تحليلات البيانات أمرًا بالغ الأهمية وستسود في عام 2023. لا يمكن أن يكون جمع البيانات حول تفضيلات المتعلم على المستوى الفردي والجماعة والمستويات التنظيمية مفيدًا فحسب ، بل سيكون أيضًا حاسمًا في دفع النمو ونتائج الأداء التنظيمي. تستكشف هذه المقالة أربعة تكتيكات للاستفادة من تحليلات بيانات التعلم لدفع نتائج أداء الأعمال.

تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية التي تركز على المتعلم (KPIs)

ربما كان التحدي الأكبر الذي واجه L & D على مر السنين هو كيفية قياس عائد الاستثمار (ROI) من التعلم. هناك أكثر من ثمانية نماذج متوفرة في L&D لتقييم عائد الاستثمار التعليمي ، بما في ذلك نموذج Kirkpatrick New World الفعال للغاية ونموذج Philips. يمكن لاقتراض مؤشرات الأداء الرئيسية من تطوير البرامج وتكييفها لتعلم مؤشرات الأداء الرئيسية الخاصة بالمنتج (KPIs) أن تكمل رؤى القياس من هذه النماذج. يمكن أن توفر مؤشرات الأداء الرئيسية ، مثل ثبات المنتج ، واعتماد المنتج ، ونمو المنتج ، والمشاركة في المنتج معلومات حول سلوك المتعلم والتفاعل مع المنتج التعليمي. ستمكّنك هذه البيانات وفريق التعلم والتطوير الخاص بك من تقييم منتجاتك التعليمية المتنوعة من حيث قيمتها للمتعلم وتخصيص مواردك المحدودة وفقًا لذلك لتعزيز المنتجات الحالية التي يحبها المتعلمون من خلال تحديد المنتجات التي لا يتفاعل معها المتعلمون مطلقًا وتحسين المنتجات التي لا يتفاعل معها المتعلمون. إظهار الإمكانات.

Curate – التعلم المتمحور حول المتعلم

تستفيد العديد من أنظمة إدارة التعلم (LMS) وأنظمة تجربة التعلم (LXP) من واجهات برنامج تطبيق التجربة (xAPI) [2]، إما مباشرة أو من خلال متجر سجلات التعلم (LRS). تتيح لك هذه القدرة جمع البيانات الدقيقة وإدارتها وتخزينها وتتبعها وتحليلها عن سلوكيات المتعلم الصغيرة حول تجارب التعلم المختلفة. يمكن أن تتضمن هذه البيانات الطريقة المفضلة لدى كل متعلم ، عندما يختار التعلم ، والمدة التي يقضونها في التعلم في كل نوع من الأصول ، وما الذي يبحثون عنه ، ومن يتصلون به ، وكيف يفضلون أن يتم تذكيرهم بفرص التعلم ، من بين آحرون. هذه المعلومات قوية بالنسبة لك ، وفريق التعلم والتطوير الخاص بك ، ولمؤسستك الأوسع نطاقًا حيث يمكنها تحديد تفضيلات المتعلم واحتياجاته ورغباته على المستوى الفردي والفوجي والمستوى التنظيمي ، والذي يمكّنك بدوره من الإشراف على التعلم المرتكز على المتعلم.

تحسين تخصيص موارد L&D

يمكنك التعمق في بياناتك لتمييز أصول التعلم التي تحصل على أكثر وجهات نظر المتعلم ، وإعجاباته ، والوقت الذي يقضيه في التعلم. يمكنك مراجعة استبيانات المتعلمين لفهم الموضوعات التي يفضلها المتعلمون ويرغبون في رؤية المزيد منها. باستخدام هذه البيانات ، يمكنك اتخاذ قرارات بشأن كيف وأين ومتى يتم تخصيص موارد التعلم والتطوير لإنهاء أو تعديل أصول التعلم والخبرات التي ، بناءً على البيانات ، لا تضيف قيمة إلى نمو المتعلمين ورحلات التعلم. يمكنك إنشاء دورة فعالة لاستخدام البيانات لتمييز أفضل خبرات التعلم وتتبع تحليلات بيانات التعلم الناتجة باستمرار لتحسين تخصيص موارد التعلم والتطوير.

التأثير على الثقافة المبنية على البيانات

يمكنك التأثير على الثقافة القائمة على البيانات في مؤسستك من خلال مشاركة بيانات التعلم الموثوقة والموثوقة التي تنبثق من فريق التعلم والتطوير. يمكن لتحليلات البيانات القوية والهادفة أن تمكّنك من التأثير بشكل إيجابي على مؤسستك الأوسع لإنشاء ثقافة محو الأمية بالبيانات ، والتي بدورها تعزز ثقافة تعتمد على البيانات ، وتتخذ قرارات مستنيرة قائمة على البيانات. البحث من قبل هارفارد بيزنس ريفيو [3] إنه يوضح أن المؤسسات التي تستفيد من البيانات لاتخاذ القرارات تظهر نتائج أداء أفضل على المدى الطويل ولديها المزيد من الموظفين والعملاء الراضين. البحث عن طريق برنامج تحليل البيانات Qlik [4] يوضح أيضًا أن المؤسسات التي تتمتع بمعرفة قوية ببيانات الشركة يمكن أن تتفوق في الأداء على المؤسسات الأخرى بنسبة 5٪. بعبارة أخرى ، تعد الثقافة القائمة على البيانات مفيدة للأعمال لأنها تمكّنك وفريقك ومؤسستك من اتخاذ قرارات قائمة على البيانات تدفع أداء الأعمال.

تأثير نتائج أداء الأعمال

يمكن لتحليلات البيانات القوية أن تمكن L&D من إظهار كيف يساهم التعلم في تحقيق نتائج أداء الأعمال. إن مفتاح تصميم ورعاية تجارب التعلم التي تتوافق مع نتائج أداء الأعمال هو الاستثمار في فهم المتعلم وتحليل احتياجات العمل والكشف عن المشكلة التي يتعين حلها. بعد استخلاص احتياجات المتعلم وتفضيلاته ، يجب على فريقك تحليل احتياجات العمل المنبثقة عن وحدة العمل التي طلبت التدريب. من المستحسن أن يتعاون فريق L&D مع وحدة الأعمال للتأكد من صحة تحليلك لاحتياجات العمل. بعد ذلك ، يمكنك التعاون لتنظيم تجارب التعلم التي تتناسب مع احتياجات العمل مع احتياجات المتعلم وتفضيلاته. سيعمل التعاون على ترسيخ التحالف بين L&D ووحدة الأعمال والتأكيد على الدعم والالتزام الذي يجلبه فريق L&D إلى الطاولة لتحقيق أهداف أداء الأعمال.

دعنا نستخدم كمثال هنا الحالة التي تسعى فيها وحدة الأعمال إلى تعزيز تجربة المستخدم (UX) بخمس نقاط أساس على صافي نقاط المروج. سيحتاج فريق L&D الخاص بك إلى التعاون مع وحدة العمل لتنسيق متى وكيف ستجمع وحدة العمل البيانات على صافي نقاط المروج حتى يتمكن فريقك من جدولة وقت تسليم الأرباح حسب الحاجة. يمكن لفريقك تنظيم التعلم ، بما في ذلك الدورات الصغيرة ومقاطع الفيديو حول كيفية تحسين تجربة المستخدم ، وتتبع أداء المتعلم ، والمشاركة ، وتطبيق ما تعلمته من خلال xAPI ، والاستطلاعات ، ومناقشات الفريق الصغيرة. في حين أنه قد يكون من الصعب تحديد أن التعلم وحده قد أثر على زيادة صافي نقاط المروج ، يمكنك بلا شك تسليط الضوء على كيفية وصول المتعلمين إلى تجربة المستخدم والتفاعل معها وتطبيقها والتي تعلموا أنهم حصلوا عليها من أصول التعلم التي قام فريقك برعايتها. ستحتاج أيضًا إلى المتابعة مع المشرفين بعد ستين يومًا من اكتمال التعلم لجمع البيانات النوعية والكمية عن التغيرات السلوكية للمتعلم نتيجة التعلم المنسق. من المحتمل أن تؤدي هذه التغييرات السلوكية إلى التغيير في صافي نقاط الترويج التي كانت وحدة العمل تسعى إلى تحسينها في المقام الأول.

خاتمة

هناك اتجاه رئيسي سيستمر في النضوج في عام 2023 وهو تحليلات البيانات. يمكن أن يوفر بناء قدرة قوية ومستدامة لتحليلات L & D العديد من الفوائد لكل من التعلم والتطوير والمؤسسة ككل. لجني هذه الفوائد كقائد في مجال التعلم والتطوير ، يمكنك تطبيق العديد من التكتيكات ، بما في ذلك تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية التي تتمحور حول المتعلم ، وتنظيم التعلم المرتكز على المتعلم ، وتحسين تخصيص موارد التعلم والتطوير ، والتأثير على الثقافة القائمة على البيانات ، والتأثير في النهاية على نتائج أداء الأعمال.