MOOC Analytics: lo que la capacitación corporativa puede aprender de Big Data - inteligenciaes

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

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¿Qué partes de su programa de capacitación son las más o las 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 de su organización? ¿Te gustaría poder responder a estas preguntas? Según el Informe sobre el estado de la industria de 2012 de 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) actualmente están rediseñando el panorama educativo y de capacitación. En enero de 2013, el blog Harvard Business Review llamó “el advenimiento de las clases en línea masivamente abiertas… el desarrollo tecnológico más importante del milenio hasta el momento”. ¿Lo entendiste? El desarrollo tecnológico más importante del milenio hasta el momento.

¿Por qué están teniendo un impacto tan grande? Las razones son muchas y crecientes. No solo ofrecen 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 involucran en una tarea en particular o quién respondió bien qué pregunta; estamos hablando de la capacidad de rastrear y analizar cada aspecto de la experiencia del alumno.

El modelo actual en el análisis de capacitación 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 de organización. Estos “grandes datos” se pueden utilizar para modelar las características y los resultados de los alumnos 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 brindar esa capacitación.

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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 grandes datos pueden ayudar a los educadores a responder. Éstos son algunos de ellos:

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

Cuando todo el proceso de aprendizaje se lleva a cabo 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 salón de clases. Los estudiantes de los MOOC no solo miran videos y responden preguntas, sino que interactúan entre ellos y con el instructor a través de foros de discusión, redes sociales, blogs y muchos otros flujos, 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 y cómo están aprendiendo. Como dijo la cofundadora de Coursera, Daphne Koller: “La disponibilidad de estas grandes cantidades de datos nos brinda información sobre cómo aprenden las personas, qué entienden, qué no entienden, cuáles son los factores que hacen que algunos estudiantes lo entiendan”. y otros no que no tienen precedentes, creo, en el ámbito de la educación”.

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

  • Mejorando los resultados. Esta es la obvia. Por supuesto, el objetivo de toda capacitación es aumentar las habilidades y la eficacia de los empleados. Los datos MOOC se pueden analizar tanto a nivel micro como macro para mejorar los resultados individuales y organizacionales.
  • Clustering y minería de relaciones. Estos dos conceptos tienen que ver con descubrir relaciones entre variables. Los datos se pueden usar de muchas maneras, 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 a la medida de los alumnos individuales. En un futuro próximo, la experiencia de aprendizaje se optimizará individualmente y en tiempo real.
  • Predecir tendencias futuras. ¿Cuál será el retorno de la inversión (ROI) de su programa de capacitación? Big data ayudará a las organizaciones a predecir el impacto de los programas de capacitación en el éxito individual, de la unidad de negocios y de la organización.
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Las empresas ya utilizan big data para tomar decisiones sobre ventas, servicios financieros, publicidad, gestión de riesgos, fijación de precios, gestión de la cadena de suministro, lo que sea. Pero hasta que los MOOC entraron en escena, la mayoría de las organizaciones no pudieron acumular suficientes datos para informar las decisiones sobre sus programas de capacitación. Ahora se recopilan datos de millones de alumnos en aulas corporativas y educativas virtuales en todo Internet.

El campo es muy nuevo y los educadores apenas comienzan a darse cuenta del poder de tener estos datos disponibles. En un primer intento de 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 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 obtener el mejor retorno posible de la inversión en sus programas de capacitación, de modo 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 los grandes datos transformarán su enfoque de la capacitación, pero no sabe por dónde empezar con la implementación. No te preocupes, ¡hay un MOOC para eso!

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