Какие задачи помогает решить учебная аналитика

Побеседовали с Павлом Безяевым, основателем и лидером сообщества Digital Learning, специалистом в области корпоративного обучения

Экспертиза: digital learning, eLearning, knowledge management, community management

Американский учёный и статистик Уильям Эдвардс Деминг утверждал, что «без данных вы просто еще один человек с собственным мнением». Эти слова справедливы и для онлайн-обучения. Аналитика защищает от когнитивных искажений и помогает компании получать пользу от инвестиций в обучение сотрудников. Тем более, что современные LMS позволяют собирать точные данные об онлайн- и офлайн-обучении в автоматическом режиме.

О том, как использовать результаты учебной аналитики для решения бизнес-задач, рассказал основатель сообщества Digital Learning, ex-руководитель направления по управлению знаниями ПАО «Газпром нефть» Павел Безяев.

Что входит в понятие «учебной аналитики»

Учебная аналитика — это сбор и обработка данных в процессе обучения. Сюда относится статистика просмотра видеоуроков, выполнения практических заданий, прохождения тестов, общения в учебном чате и т. д. Учебная аналитика смотрит на процессы обучения глобально, учитывает разные факторы и не сводится только к работе с большими данными. Её цель — контролировать процесс обучения, находить решения и делать курсы эффективнее.

На самом простом уровне компании ставят перед курсом конкретные задачи и проверяют, были ли они достигнуты. Однако такой способ работы с данными не помогает выявлять скрытые проблемы, анализировать успешные механизмы и находить сложные взаимосвязи. Представьте себе такую ситуацию. Все сотрудники прошли дистанционный курс и успешно ответили на вопросы проверочных тестов. Однако в процессе работы новые знания не применяются. Чтобы решить эту проблему, важно понять её причину. Возможно, дело в том, что программа курса оторвана от практики или полученных знаний недостаточно, или сотрудники не понимают, как применять новую информацию. Аналитика помогает выяснить, что произошло и исправить ошибки.

Почему спрос на аналитику растёт

Когда бизнес начал активно применять инструменты онлайн-обучения, выросла потребность в точных данных. Однако формат SCORM, в котором создано большинство онлайн-курсов, позволял отследить только самые базовые показатели. Чтобы получить больше информации, компании должны были увеличить вложения в аналитику, так что затраты часто превышали полезный эффект. Почти 10 лет назад появился шанс, что ситуация изменится в лучшую сторону, так как был разработан стандарт TinCan/xAPI, который позволяет обучающим системам общаться между собой путём отслеживания и записи учебных занятий всех видов. Благодаря этому стандарту появилась возможность анализировать гораздо больше параметров во время обучения. Например, появилась опция анализа данных с нескольких разных площадок, где проходят курсы или тестирование.

Однако до 2020 года аналитикой обучения занимались лишь немногие компании. Большинство LMS не поддерживали стандарт TinCan, поэтому на рынке по-прежнему преобладал формат SCORM. А те, кто использовал формат xAPI, сталкивались с проблемой обработки и анализа полученных данных. Никто не знал, как это делать, готовых подходов на рынке не было, а создавать систему аналитики с нуля было слишком дорого.

Развитие новых онлайн-форматов обучения и переход компаний на удаленку повлиял на рост спроса на аналитику. Теперь у организаторов корпоративных курсов появились цифровые данные, которые позволяют полностью отследить путь обучения каждого сотрудника. Использование современных LMS позволило делать глубокую аналитику в автоматическом режиме. Например, платформа Эквио собирает полный отчёт об учебном процессе отдельных сотрудников или целых отделов. Можно посмотреть, сколько курсов прошёл человек, как много времени он на это потратил, к каким блокам возвращался, насколько правильно и быстро ответил на вопросы проверочных тестов.

На рынке уже есть примеры подобных разработок. Пока ими занимаются только крупные компании. Например, проекты по сбору и обработке данных были у Сбербанка и компании Caterpillar. Последняя с помощью аналитики обучения на основе нейронных сетей смогла повысить отдачу от обучения сотрудников своей дистрибьюторской сети. Большое влияние на популярность учебной аналитики оказывает развитие сегмента B2C в онлайн-обучении. Такие компании как Skillbox и Яндекс. Практикум начали разрабатывать собственные программы аналитики на основе массива данных. Возможно в скором времени у них появятся готовые решения, которые можно будет использовать и для корпоративного обучения.

Задачи, которые решает учебная аналитика

Регулярный анализ корпоративного обучения помогает оценивать образовательные курсы, видеть их сильные и слабые стороны. Например, на самом простом уровне можно увидеть, какие модули онлайн-курса больше интересны слушателям, а какие слишком сложны для восприятия.

Есть несколько задач, которые можно эффективно решить с помощью учебной аналитики.

Назначать курсы только тем, кому они нужны

Одна из самых распространённых ошибок в корпоративном обучении — повышение охватов за счёт назначения курсов всем сотрудникам. При этом часть занятий может раскрывать общие темы, а часть — узкоспециализированные. В любом случае такое обучение будет бесполезной тратой времени и вызовет недовольство сотрудников.

Разрабатывать персонализированное обучение

С помощью данных можно узнать, какие форматы обучения предпочитает каждый сотрудник, каких знаний и навыков ему не хватает для работы. На основе этой информации искусственный интеллект подбирает обучающие модули и тесты, и автоматически назначает их слушателям.

Выявить неявные корреляции

Иногда занятия создают не тот эффект, на который рассчитывает руководитель. Например, курс может получить положительные оценки и отзывы сотрудников. При этом статистика покажет, что после его прохождения люди начинают больше выгорать и чаще увольняться. Чтобы вовремя заметить такую взаимосвязь, понадобится обработать большой массив данных.

Понять, что мешает успешным занятиям

Недостаточно просто знать, что курс стал популярным или провалился. Чтобы понять, как исправить ситуацию, нужно найти причину. Например, во время обучения в РЖД выяснили, что люди хуже проходят уроки, потому что не могут выделить на них время в течение рабочего дня. Чтобы исправить ситуацию, руководитель назначил официальный час для обучения, в который все сотрудники одновременно отрывались от работы.

Увидеть проблемы с инфраструктурой

Иногда человек не может пройти обучение из-за того, что у него нет стабильного интернета. Каждый обучающий ролик будет загружаться часами, а сотрудник потеряет рабочие часы в ожидании. При этом руководитель увидит, что часть работников не проходят курсы. Но без точных данных он может решить, что причина — в нежелании учиться или в некачественном контенте.

Избежать негатива

Большинство сотрудников положительно относятся к тому, что компания готова вкладываться в их обучении. Однако это отношение может измениться, если назначать людям неподходящие курсы и делать их прохождение обязательным. Анализ данных позволяет автоматически распределять уроки по отделам и специальностям, а также учитывать текущий уровень знаний и опыт обучающихся.

В конечном счёте, если сложить все задачи, то получится, что аналитика помогает улучшить процесс обучения, сделать курсы максимально полезными, а занятия — комфортными.

Как понять, нужна ли компании аналитика обучения

Если компания проводит обучение нерегулярно и использует его для решения небольших точечных задач, она может первое время обходиться без анализа данных. На этом этапе достаточно понимать, удалось решить поставленные задачи с помощью курсов или нет.

Как только в компании начнётся разработка системы обучения, которое займёт несколько недель или месяцев, потребность в инструментах аналитики возрастёт. Также собирать и обрабатывать данные нужно при создании дорогих курсов, независимо от их масштаба.

Какие решения можно принимать на основе цифровых данных? В идеале любые управленческие решения лучше принимать, основываясь на данных, а не на интуиции. Если говорить о корпоративном обучении, анализ помогает решить:

• какой формат обучения выбрать: онлайн, офлайн или гибридный;
• что нужно изменить, убрать или добавить в образовательной программе;
• как улучшить методологию обучения;
• с какими областями знаний сотрудники испытывают наибольшие сложности и с помощью каких инструментов это можно исправить.

2022 год станет годом роста популярности учебной аналитики. В этом помогут новые форматы курсов и LMS, автоматически собирающие данные и формирующие отчёты. Также спрос на аналитику повысился за счёт роста удалённой работы и онлайн-обучения. А благодаря активному развитию сегмента B2C в онлайн-обучении, компаниям не придётся самостоятельно разрабатывать систему аналитики с нуля. Это позволит организовать сбор и обработку данных без серьёзных вложений.

Автор:

Павел Безяев — лидер и основатель сообщества Digital Learning