Содержание
Вкладываетесь в обучение персонала, а результаты… ну скажем так, не всегда впечатляют? Уделите внимание анализу эффективности обучения. Но как измерить невидимое и оценить то, что кажется неосязаемым? В этой статье раскроем секреты учебной аналитики.
Что такое учебная аналитика
Компания провела серию онлайн-тренингов по повышению продаж. Как узнать, были ли они полезными? Учебная аналитика дает ответы, анализируя, как улучшились навыки персонала и как это повлияло на продажи.
Учебная аналитика — это сбор и обработка данных в процессе обучения. Например, к таким данным относятся результаты прохождения тестов, данные об изучении теории, отзывы об обучении персонала в компании. Аналитика подобно фитнес-трекеру для образования, отслеживает, анализирует и сообщает, какие результаты приносит обучение.
Учебная аналитика состоит из трех этапов:
- Собрать данные
- Проанализировать информацию
- Интерпретировать данные и принять решения
Цель сбора данных — не просто накопить информацию, а сформировать основу для принятия обоснованных решений. Эти данные помогут вам ответить на ключевые вопросы: улучшилось ли качество работы после тренингов? Какие курсы наиболее эффективны? Где требуется дополнительное внимание или усовершенствование программ?
Аудит. Получите готовый аудит вашей системы обучения от команды Unicraft. Подготовим подробный отчет с аналитикой и персональными рекомендациями на ее основе.
Шаг 1. Как собрать ключевые данные
Все данные, которые следует собирать в процессе обучения, можно разделить на 4 категории: прямые показатели успеваемости, обратная связь от участников, поведенческие метрики и бизнес-метрики.
Прямые показатели успеваемости
Это конкретные, измеримые данные, которые отражают уровень усвоения учебного материала участниками. Эти показатели включают в себя:
- результаты тестов
- процент правильных ответов в викторинах
- успешность выполнения практических заданий
и другие количественные критерии.
Эти показатели позволяют точно определить, насколько хорошо участники курса усвоили предложенный материал.
Как собирать эту информацию? Регулярно проводите тесты, квизы и практические задания в конце каждого курса или модуля, чтобы оценить знания и навыки, приобретенные в ходе курса. Для сбора объективных данных об успеваемости каждого участника, следует использовать платформы для онлайн-обучения LMS — они автоматически собирают многие данные.
Обратная связь от участников: голос аудитории
Это субъективные оценки, мнения и впечатления сотрудников, которые они получили после участия в образовательных программах. Обратная связь может включать в себя отзывы о:
- содержании курса
- методах преподавания
- взаимодействии с тренерами
- общей организации и доступности материалов
Обратная связь помогает понять, насколько учебные материалы соответствуют потребностям и ожиданиям сотрудников, а также выявить сильные и слабые стороны программы. Отзывы могут указывать на то, какие темы или методы наиболее полезны и интересны. Учитывая мнение сотрудников, компании могут создавать более целевые и вовлекающие программы обучения.
Как собирать эту информацию? Разработайте анкеты и опросы с вопросами, которые помогут оценить разные аспекты курса. Используйте цифровые платформы, позволяющие участникам оставлять свои комментарии и предложения в процессе обучения. Важно задавать как открытые, так и закрытые конкретные вопросы. Подчеркните для участников, что их мнение важно для улучшения качества обучения.
Поведенческие метрики
Это данные, которые отражают уровень активности и вовлеченности участников обучения. Они включают в себя:
- время, проведенное в обучающих программах
- частота входа в систему обучения
- активность в обсуждениях
- выполнение заданий и взаимодействие с обучающими материалами
Эти данные помогают оценить, насколько сотрудники заинтересованы в материале и активно участвуют в процессе обучения. Низкая активность или вовлеченность может указывать на проблемы с содержанием, форматом или доступностью обучающего материала. Активность часто коррелирует с успехом в пройденном обучении, так что эти данные могут помочь предсказать, насколько эффективно сотрудники усвоят материал.
Как собирать эту информацию? Большинство систем управления обучением автоматически собирают данные о входах в систему, времени, проведенном на курсах, и выполнении заданий. Важно не только собирать данные, но и правильно их интерпретировать. Например, много времени, проведенного в курсе, не всегда означает высокую вовлеченность — это может быть признаком сложности материала.
Бизнес-метрики
Это показатели, которые отражают влияние обучения на ключевые аспекты работы в организации. Они могут включать:
- улучшение производительности, качества работы
- увеличение продаж
- улучшение качества обслуживания клиентов
- снижение количества ошибок и простоев
- повышение удовлетворенности клиентов и сотрудников
Оценивайте не только прямые результаты, но и косвенные показатели, такие как улучшение внутренней коммуникации, сокращение текучести кадров, рост внутреннего лидерства.
Сбор этих данных помогает связать обучение с конечными бизнес-целями и показать реальное влияние обучающих программ на результаты работы компании.
Как собирать эту информацию?
- Сравните ключевые показатели эффективности (KPI) до и после обучения. Например, если провели тренинг по улучшению навыков продаж, стоит отслеживать изменения в объемах продаж. А если проводили тренинг по улучшению навыков обслуживания клиентов, сравните уровень удовлетворенности клиентов или количество жалоб до и после курса.
- Используйте опросы удовлетворенности клиентов для измерения изменений после внедрения обучающих программ.
- Анализируйте данные о производительности, например, время выполнения задач, количество ошибок, эффективность работы команд.
Иногда результаты обучения проявляются не сразу. Важно отслеживать бизнес-метрики в долгосрочной перспективе для оценки устойчивых изменений.
Иногда сложно определить, как изменения в бизнес-метриках связаны с проведенным обучением. Это может потребовать корреляционного анализа и учета других факторов, влияющих на показатели.
Сбор данных по обучению на платформе Unicraft
Можно часами собирать и анализировать данные вручную, а можно доверить это технологиям. Сейчас платформы для онлайн обучения упрощают учебную аналитику. Так, платформа Unicraft помогает отслеживать и анализировать процесс обучения. Более 20 показателей эффективности на Unicraft позволяют получить глубокий анализ обучения.
Показатели взаимодействия с материалом
Unicraft дает возможность оценить взаимодействие сотрудников с обучающим материалом. Например, можно отследить посещаемость курсов, активность участников, прогресс в прохождении уроков и скорости движения по программе.
Тестирование и задания
Тесты и задания на платформе Unicraft помогают легко оценить усвоение знаний. Тесты проверяются автоматически, и результаты сразу собираются в отчет о проведенном обучении. Задания проверяются вручную, а в отдельном отчете можно собрать все ответы.
Отчеты в разрезе курсов и студентов
Анализируйте результаты обучения каждого отдельного студента или отдельного курса. Отчеты по курсу позволяют отдельно посмотреть данные по тестам, заданиям, и статусам выполнения данного курса.
Обратная связь
Сотрудники могут оценивать пройденный курс — писать развернутый отзыв или ставить оценку, выбирая подходящие критерии курсов. Эту информацию можно использовать для улучшения материала.
Модуль «расширенная статистика»
Отдельный раздел на платформе предназначен для подробного анализа показателей обучения в различных срезах. Сравнивайте успеваемость в разрезе должностей и подразделений. Создавайте и выгружайте отчеты в собственном формате. Визуализируйте отчеты с помощью графиков и диаграмм.
И «на закуску». Unicraft предлагает разработку отчетов на заказ, что позволяет полностью адаптировать аналитические инструменты под специфические нужды и цели организации.
Шаг 2. Методы анализа данных: качественный и количественный
Собрать информацию — это только полдела. Главное — уметь ее анализировать. Анализ статистики по обучению персонала призван ответить на вопрос «Что происходит?» в данных. Задача аналитики — сделать данные понятными и полезными, чтобы на их основе можно было принимать обоснованные решения об улучшении процессов обучения и развития персонала.
Качественный анализ
Качественная диагностика процесса обучения фокусируется на нечисловых данных. Здесь важно погрузиться в текстовые ответы, комментарии, отзывы участников.
Анализируйте, какие темы чаще всего встречаются в обратной связи, какие проблемы указывают сотрудники, как они оценивают применяемость знаний на практике. Качественный анализ требует более глубокого погружения и понимания контекста, но он дает ценные инсайты о восприятии и вовлеченности участников, а также о практической релевантности обучения.
Метод кодирования данных для качественного анализа:
Ваша задача — распределить данные по категориям. Например, ответы на открытые вопросы в анкетах можно кодировать по темам, таким как «мотивация», «проблемы в обучении» или «улучшения». После кодирования данных аналитик ищет повторяющиеся темы или идеи, которые могут указывать на общие тенденции или важные вопросы.
Количественный анализ
Это анализ цифровых данных: анализ результатов тестирования, оценок за задания, времени, проведенного в обучающих программах. Для количественного анализа удобно использовать три метода.
Статистический
Базовые статистические показатели позволяют быстро и наглядно оценить общие тенденции и сделать первичные выводы об эффективности обучения. Это как подсчет среднего балла класса по контрольной. Они позволяют рассчитать среднее значение, медиану и стандартное отклонение.
Представим, что вы провели тренинг по повышению навыков общения для сотрудников. После тренинга вы проводите тест, чтобы оценить, как сотрудники усвоили материал. Используя статистический анализ, вы считаете средний балл теста. Если средний балл высокий, это говорит о том, что большинство сотрудников хорошо усвоили материал. А если средний балл низкий, возможно, материал был слишком сложным или тренинг не был эффективным.
Корреляционный
Корреляционный анализ измеряет степень взаимосвязи между двумя или более переменными. Мы как бы спрашиваем: «Если сотрудник учится больше, он работает лучше?» или «Если сотрудник дольше изучает урок, у него лучше результаты тестов?». Корреляционный анализ системы обучения помогает ответить на такие вопросы.
Допустим, вы хотите понять, есть ли связь между посещением курсов по управлению временем и производительностью работы. Вы собираете данные о том, сколько курсов каждый сотрудник посетил, и сравниваете это с их рабочей эффективностью за последние несколько месяцев. Если выясняется, что те, кто посетил больше курсов, показывают лучшие результаты в работе, это указывает на положительную корреляцию между обучением и производительностью.
Временных рядов
Это анализ данных, собранных в разные моменты времени, для выявления тенденций, циклов или сезонных колебаний. Анализ временных рядов позволяет увидеть не только мгновенный эффект от обучения, но и его долгосрочное влияние, а также выявить закономерности, которые могут быть неочевидны при краткосрочном анализе.
Пример: вы внедрили новую обучающую программу и хотите узнать, улучшилась ли работа сотрудников через месяц, три, шесть. Вы смотрите на изменения в работе сотрудников с течением времени, чтобы понять, есть ли долгосрочная польза от тренинга.
Совет. Лучше всего комбинировать количественный и качественный анализ, чтобы не просто увидеть общие тенденции, но и понять, почему они происходят. Например, если количественный анализ показывает низкую успеваемость, качественный анализ может выявить причины — непонятные инструкции, неинтересный материал или недостаточную практическую направленность курса.
Шаг 3. Как интерпретировать результаты обучения
Этот этап помогает превратить сырые данные в ценные инсайты и рекомендации. Интерпретация отвечает на вопрос «Почему это происходит?» и «Какие выводы мы можем сделать?».
Основываясь на данных анализа, можно принимать взвешенные решения о внесении изменений в обучающие программы. Например, адаптировать содержание курсов, изменить методы обучения, внедрить новые технологии или даже полностью переработать подход к обучению. Важно не только реагировать на выявленные проблемы, но и поощрять лучшие практики и успешные методики.
Допустим, анализ показал, что сотрудники лучше усваивают информацию через интерактивные курсы с видеоматериалами, чем через традиционные лекции. На основе этого можно пересмотреть существующие программы обучения, интегрировав в них больше интерактивных и визуальных элементов, что повысит их эффективность.
Трудности в учебной аналитике: что может пойти не так
Преодоление этих проблем требует постоянного внимания, адаптации и обновления подходов в учебной аналитике.
Сложно собрать точные данные
Данные могут быть неполными, неточными или устаревшими, что делает анализ системы обучения персонала ненадежным. Установите четкие процедуры сбора данных и регулярно проверяйте их актуальность и точность. Используйте надежные платформы для онлайн-обучения, чтобы своевременно получать актуальные данные.
Данные сложно анализировать
Может быть непросто представить большие объемы данных в понятной и информативной форме. Используйте продвинутые инструменты визуализации данных. Графики, диаграммы и инфографика могут значительно улучшить понимание и представление результатов.
Неправильная интерпретация
Качественные данные часто содержат элемент субъективности, что может влиять на объективность анализа. Используйте командный подход для анализа, чтобы разные точки зрения помогли достичь более объективного взгляда.
Вывод. Контроль и оценка результатов обучения служат фундаментом для создания сильной и эффективной обучающей среды. А качественно составленный отчет по обучению сотрудников становится ключевым инструментом в руках руководителя для принятия обоснованных решений о развитии персонала и всей организации.
