MOOC Analytics: lo que la formación corporativa puede aprender de Big Data

¿Qué partes de su programa de capacitación son más o menos efectivas? ¿Cuándo están realmente comprometidos sus empleados y cuándo están soñando despiertos? ¿Qué unidades de formación / simulaciones / evaluaciones / acciones de los empleados están más asociadas con el aprendizaje? ¿Cómo influye la formación en el éxito de sus empleados y su organización? ¿Le gustaría poder responder a estas preguntas? Según el Informe sobre el estado de la industria de 2012 de la ASTD, en 2011 las organizaciones estadounidenses gastaron más de $ 156 mil millones en capacitación, con un promedio de poco menos de $ 1200 por empleado. Para ese tipo de masa, las empresas quieren ver algunos resultados.

Los MOOC (cursos masivos abiertos en línea) están rediseñando actualmente el panorama educativo y de formación. En enero de 2013, el blog de Harvard Business Review llamó “el advenimiento de las clases en línea masivamente abiertas … el desarrollo tecnológico más importante del milenio hasta ahora”. ¿Lo entendiste? El desarrollo tecnológico más importante del milenio hasta ahora.

¿Por qué están teniendo un impacto tan grande? Las razones son muchas y van en aumento. No solo ofrecen una escalabilidad y acceso sin precedentes y desafían la noción arraigada de que el contenido es el rey, sino que también pueden proporcionar grandes cantidades de datos de usuario. No estamos hablando de cuánto tiempo las personas se dedican a una tarea en particular o quién respondió bien la pregunta; estamos hablando de la capacidad de rastrear y analizar todos los aspectos de la experiencia del alumno.

El modelo actual de análisis de formación es “datos pequeños”: datos basados ​​en informes, evaluaciones, etc., de un pequeño número de alumnos. Pero los MOOC pueden proporcionar datos de millones de personas y los datos se recopilan en muchos niveles diferentes: el nivel de pulsación de tecla, el nivel de pregunta, el nivel de alumno, el nivel de instructor, el nivel de programa e incluso el nivel organizativo. Estos “macrodatos” se pueden utilizar para modelar las características y los resultados del alumno y de la organización y, lo que es más importante, para predecir tendencias y patrones futuros. Puede ayudar a las organizaciones a identificar qué programas están funcionando y cuáles no, dónde se requiere capacitación adicional y la mejor manera de impartir esa capacitación.

En un informe de 2012 sobre minería de datos educativos y análisis de aprendizaje, la Oficina de Tecnología Educativa del Departamento de Educación de EE. UU. Identificó varias preguntas que los macrodatos pueden ayudar a responder a los educadores. Éstos son algunos de ellos:

  • ¿Qué secuencia de temas es más eficaz para un alumno específico? ¿Cuándo están los alumnos listos para pasar al siguiente tema?
  • ¿Qué acciones del alumno están asociadas con un mayor aprendizaje? ¿Qué acciones indican satisfacción, compromiso, progreso en el aprendizaje, etc.?
  • ¿Qué características de un entorno de aprendizaje en línea conducen a un mejor aprendizaje? ¿Qué predecirá el éxito del alumno?
  • ¿Cuándo se requiere la intervención?

Cuando todo el proceso de aprendizaje tiene lugar en línea, todo el proceso de aprendizaje se puede rastrear y analizar, y los datos generados van mucho más allá de lo que está disponible en un aula. Los estudiantes de los MOOC no solo ven videos y responden preguntas, sino que interactúan entre sí y con el instructor a través de foros de discusión, redes sociales, blogs y muchas otras transmisiones, dejando largos y ricos rastros de datos digitales. Estos datos pueden revelar tendencias y patrones que no se pueden detectar en los formatos tradicionales y nos permiten ir más allá de lo que las personas están aprendiendo a cómo están aprendiendo. Como dijo la cofundadora de Coursera, Daphne Koller: “La disponibilidad de estas cantidades realmente grandes de datos nos brinda información sobre cómo aprenden las personas, qué entienden, qué no entienden, cuáles son los factores que hacen que algunos estudiantes los obtengan y otros que no tienen precedentes, creo, en el ámbito de la educación “.

Este conocimiento se puede utilizar para mejorar tanto la formación dirigida por un instructor (ILT) como el aprendizaje en línea. Aquí hay algunas áreas importantes en las que los macrodatos de los MOOC pueden informar la práctica de formación:

  • Mejorando los resultados. Este es el obvio. Por supuesto, el objetivo de toda la formación es aumentar las habilidades y la eficacia de los empleados. Los datos de los MOOC se pueden analizar tanto a nivel micro como macro para mejorar los resultados individuales y organizacionales.
  • Agrupación en clústeres y minería de relaciones. Estos dos conceptos tienen que ver con el descubrimiento de relaciones entre variables. Los datos se pueden utilizar de muchas formas, como para organizar a los empleados con habilidades complementarias en equipos y grupos de trabajo.
  • Personalización de programas a gran escala. Los MOOC comenzaron como una solución única para todos, pero están evolucionando rápidamente hacia entornos de aprendizaje adaptables hechos a la medida de los estudiantes individuales. En un futuro próximo, la experiencia de aprendizaje se optimizará de forma individual y en tiempo real.
  • Predecir tendencias futuras. ¿Cuál será el retorno de la inversión (ROI) de su programa de formación? Los macrodatos ayudarán a las organizaciones a predecir el impacto de los programas de formación en el éxito individual, de la unidad de negocio y de la organización.

Las empresas ya utilizan big data para tomar decisiones sobre ventas, servicios financieros, publicidad, gestión de riesgos, precios, gestión de la cadena de suministro, lo que sea. Pero hasta que los MOOC aparecieron en escena, la mayoría de las organizaciones no podían acumular suficientes datos para informar las decisiones sobre sus programas de formación. Ahora se recopilan datos de millones de alumnos en aulas educativas y corporativas virtuales en Internet.

El campo es muy nuevo y los educadores están comenzando a darse cuenta del poder de tener estos datos disponibles. En un primer intento por cuantificar esta experiencia de aprendizaje, Duke publicó recientemente un informe sobre su primer MOOC. Los resultados brindan información no solo sobre los logros de los estudiantes, sino también sobre sus actividades y resultados, motivaciones y actitudes, y los factores que promueven y obstaculizan el aprendizaje. A medida que más organizaciones recopilen, analicen y (en el verdadero espíritu MOOC) compartan sus datos, comenzaremos a desarrollar nuevos modelos para aumentar la eficiencia y la eficacia de la instrucción. Las empresas inteligentes utilizarán esos datos para asegurarse de que están obteniendo el mejor retorno posible de la inversión en sus programas de capacitación para que tengan algo que mostrar por esos $ 156 mil millones.

Entonces, ¿ahora está convencido de que el marco de aprendizaje es el camino a seguir y que el big data transformará su enfoque de la capacitación, pero no sabe por dónde comenzar con la implementación? No te preocupes, ¡hay un MOOC para eso!

 

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