Learning Analytics ¿Cómo convertirlos en resultados aplicables?

Learning Analytics ¿Cómo convertirlos en resultados aplicables?

Learning Analytics ¿Cómo convertirlos en resultados aplicables? - Human PerformanceLearning Analytics no proporciona ningún valor a RRHH, al área de formación, al formador, o al participante, si el análisis no conduce a resultados aplicables.

Algunas empresas que utilizan Learning Analytics (LA) comienzan bien con LA, pero se olvidan de cerrar el bucle: recopilan y analizan datos, pero se detienen allí. El análisis eficaz del aprendizaje es un proceso cíclico. Las acciones formativas generan datos que pueden ser analizados bajo modelos tales como éxitos, debilidades, rendimiento personal o comparativo y hábitos. Los formadores pueden realizar «intervenciones» basadas en la información recopilada, y el proceso se repite. A medida que los participantes responden a las intervenciones, los nuevos datos revelan su progreso y los formadores continúan adaptando su formación para ayudar a los participantes a tener éxito.

Cuando se aplica con éxito, Learning Analytics puede ayudar a responder preguntas, tales como: • ¿Cuándo está un participante en riesgo de fallar o abandonar? • ¿Hay brechas o deficiencias en el material didáctico? • ¿Cuáles pueden ser las mejores estrategias de formación? • ¿Un participante necesita apoyo adicional en un área específica?

Learning Analytics aplicable

Pero la acción de LA no sólo responde a estas preguntas, sino que ayuda a los formadores a elegir las intervenciones más adecuadas. La intuición juega un papel importante, pero el análisis analítico es una herramienta integral para ayudar a los participantes que están luchando para alcanzar sus metas. Hay 4 tipos de analítica a tener en cuenta en el desarrollo aplicable de LA. Los 4 son fundamentales para ayudar a los formadores a entender cómo pueden ayudar a los participantes a tener éxito:

  1. Descriptiva. ¿Que pasó? La analítica descriptiva toma los datos de los participantes y crea cuadros de mando que muestran patrones y tendencias significativos.
  2. Diagnóstica. ¿Por qué sucedió? La analítica diagnóstica busca comprender la razón de las tendencias y los valores atípicos en los datos. ¿Por qué este participante tuvo malos resultados en la evaluación? ¿Por qué el grupo entero no respondió a esta pregunta?
  3. Predictiva. ¿Que sucederá? La analítica predictiva utiliza tendencias y patrones históricos para predecir el éxito o el fracaso de los participantes. Esto permite que los formadores identifiquen de manera temprana qué participantes son los más propensos a fallar o abandonar.
  4. Prescriptiva. ¿Que debería hacer? La analítica prescriptiva tiene como objetivo proporcionar acciones recomendadas que el formador o el participante pueden realizar para mejorar las posibilidades de éxito de un participante.

Una encuesta de Gartner reveló que sólo el 13% de las empresas utilizan análisis predictivo, y menos del 3% usan analítica prescriptiva.

Mejores prácticas sobre cómo convertir Learning Analytics en resultados aplicables

Exploremos el proceso de desarrollar Learning Analytics en un entorno online.

1. Reúna datos e informe

El primer paso para producir resultados aplicables a partir Learning Analytics es reunir los datos que necesita y crear informes. Los informes se pueden generar en varios formatos diferentes, pero la mayoría de la gente prefiere ver visualizaciones de datos que faciliten la comprensión rápida. Hay un montón de herramientas que le permiten crear visualizaciones que son fáciles de entender de un vistazo, y los principales LMS cuentas con plug-ins para ello.

Los datos que recopile deben ser una combinación de datos de participación y rendimiento, pero asegúrese de no recopilar información que no va a utilizar.

Las evaluaciones de rendimiento deben ser frecuentes, y probablemente cortas, en lugar de pruebas de alto riesgo y escasas. Auto-evaluaciones de sólo cinco preguntas pueden ser todo lo que usted y sus participantes necesitan. Al tomar el pulso de sus participantes con frecuencia, obtendrá una mejor imagen de su éxito de aprendizaje a medida que avanzan a través del módulo online. También será capaz de detectar a los participantes que tienen dificultados desde el principio, e intervenir rápidamente antes de que sea demasiado tarde para ayudarles a tener éxito.

2. Analizar tendencias

Sus informes de datos y visualizaciones le ayudarán a identificar las tendencias históricas y las correlaciones, que puede utilizar para comprender qué sucedió y por qué. El análisis de datos le permitirá comparar la actividad de un participante con otras personas en el programa, con los participantes que han tomado previamente el curso, y con los datos de un mismo módulo o tema.

De esta manera, Lerning Analytics capitaliza las enormes cantidades de datos que su LMS ya está recopilando para encontrar patrones que se pueden utilizar para mejorar el aprendizaje.

3. Pronosticar resultados e intervenir

Una vez que haya analizado las tendencias de los datos, LA puede crear un modelo que predice cómo es probable que pueda tener éxito cada participante.La analítica predictiva le permite anticipar escenarios probables y desarrollar una estrategia de acción para cada participante.

La intervención debe ser personalizada para el participante, basándose en sus datos de compromiso, datos de rendimiento y cualquier información personal que pueda tener. Por ejemplo, si usted nota que un participante dejó de participar en foros online justo antes de que su desempeño empezara a disminuir, sería apropiado alentar al participante a reanudar su participación en los foros. Al mismo tiempo, podría ser útil obtener retroalimentación del participante para averiguar por qué dejó de participar. Es posible que haya habido un evento en el curso o algún otro obstáculo que debe abordar para facilitar su participación en los foros en línea.

A menudo, la retroalimentación simple es todo lo que se requiere para una intervención eficaz. Las intervenciones generadas por el sistema pueden ser cualquier cosa, desde una sencilla alerta del panel de control sobre un participante en riesgo de abandonar, hasta asignar a los participantes con dificultados acciones específicas para perfeccionar sus habilidades. Puede proporcionar actualizaciones de rendimiento frecuentes o enviar mensajes básicos de retroalimentación a los participantes sobre su comprensión del material.

Lo más importante en la intervención es hacer que ésta sea personalizada y oportuna. Muchos sistemas de gestión del aprendizaje proporcionan herramientas para ayudar a que la intervención sea lo más simple y sin problemas posible. Muchas de las intervenciones pueden ser automatizadas, por ejemplo, proporcionando a los participantes cuadros de mando que informen de los indicadores de rendimiento actualizados para que los participantes puedan auto-regular sus propias experiencias de aprendizaje y hacer los ajustes necesarios por su cuenta.

La intervención eficaz puede implicar la adaptación de los estilos de formación. Si sus participantes tienden a mejorar con ciertos tipos de medios, interactividad o evaluaciones, el diseño del curso debe ser adaptado para permitir un mejor aprendizaje.

Actúe con sus datos

Learning Analytics puede ser tremendamente valiosa para ayudar a los participantes online a tener más éxito y ayudar a los participantes que tienen dificultados desde el principio, pero sólo si cierra el círculo y convierte su LA en resultados aplicables. No sólo recopile los datos y produzca informes, use Learning Analytics más allá, creando resultados aplicables.


Desde Human Performance podemos ampliarte esta información y, si lo consideras oportuno, ayudarte implementar los Learning Analytics a tu organización. Ponte en contacto con nosotros  y nuestro equipo profesional te atenderá encantado.

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