MOOC Analytics: Đào tạo doanh nghiệp có thể học được gì từ dữ liệu lớn

MOOC Analytics: Đào tạo doanh nghiệp có thể học được gì từ dữ liệu lớn
– Cập nhật kiến thức mới nhất năm 2023

Những phần nào trong chương trình đào tạo của bạn là hiệu quả nhất hoặc kém hiệu quả nhất? Khi nào nhân viên của bạn thực sự gắn kết và khi nào họ mơ mộng? Đơn vị đào tạo/mô phỏng/đánh giá/hành động nào của nhân viên gắn liền với việc học nhất? Làm thế nào để đào tạo ảnh hưởng đến sự thành công của nhân viên và tổ chức của bạn? Bạn có muốn có thể trả lời những câu hỏi này? Theo Báo cáo tình hình ngành của ASTD 2012, năm 2011 các tổ chức của Hoa Kỳ đã chi hơn 156 tỷ đô la cho việc đào tạo, trung bình chỉ dưới 1200 đô la cho mỗi nhân viên. Đối với loại bột đó, các công ty muốn thấy một số kết quả.

MOOCs (các khóa học trực tuyến mở đại trà) hiện đang thiết kế lại bối cảnh giáo dục và đào tạo. Vào tháng 1 năm 2013, blog Harvard Business Review gọi là “sự ra đời của các lớp học trực tuyến mở rộng rãi… sự phát triển công nghệ quan trọng nhất của thiên niên kỷ cho đến nay.” Bạn đã nhận được điều đó? Sự phát triển công nghệ quan trọng nhất của thiên niên kỷ cho đến nay.

Tại sao họ tạo ra một tác động lớn như vậy? Những lý do là rất nhiều và ngày càng tăng. Chúng không chỉ cung cấp khả năng mở rộng và quyền truy cập chưa từng có, đồng thời thách thức quan niệm lâu nay rằng nội dung là quan trọng nhất, mà chúng còn có thể cung cấp một lượng lớn dữ liệu người dùng. Chúng ta không chỉ nói về thời gian mọi người tham gia vào một nhiệm vụ cụ thể hoặc ai trả lời đúng câu hỏi nào; chúng ta đang nói về khả năng theo dõi và phân tích mọi khía cạnh của trải nghiệm người học.

Mô hình hiện tại trong phân tích đào tạo là “dữ liệu nhỏ” – dữ liệu dựa trên các báo cáo, đánh giá, v.v. từ một số lượng nhỏ người học. Nhưng MOOCs có thể cung cấp dữ liệu từ hàng triệu người và dữ liệu được thu thập ở nhiều cấp độ khác nhau: cấp độ gõ phím, cấp độ câu hỏi, cấp độ người học, cấp độ giảng viên, cấp độ chương trình và thậm chí cấp độ tổ chức. “Dữ liệu lớn” này có thể được sử dụng để mô hình hóa các đặc điểm và kết quả của người học và tổ chức, và quan trọng nhất là để dự đoán các xu hướng và mô hình trong tương lai. Nó có thể giúp các tổ chức xác định chương trình nào đang hoạt động và chương trình nào không, nơi nào cần đào tạo thêm và cách tốt nhất để thực hiện chương trình đào tạo đó.

Trong một báo cáo năm 2012 về khai thác dữ liệu giáo dục và phân tích học tập, Văn phòng Công nghệ Giáo dục của Bộ Giáo dục Hoa Kỳ đã xác định một số câu hỏi mà dữ liệu lớn có thể giúp các nhà giáo dục trả lời. Dưới đây là một vài trong số họ:

  • Trình tự các chủ đề nào là hiệu quả nhất đối với một người học cụ thể? Khi nào người học sẵn sàng chuyển sang chủ đề tiếp theo?
  • Những hành động nào của người học có liên quan đến việc học nhiều hơn? Những hành động nào cho thấy sự hài lòng, sự tham gia, tiến độ học tập, v.v.?
  • Những tính năng nào của môi trường học tập trực tuyến giúp học tập tốt hơn? Điều gì sẽ dự đoán sự thành công của người học?
  • Khi nào cần can thiệp?

Khi toàn bộ quá trình học tập diễn ra trực tuyến, toàn bộ quá trình học tập có thể được theo dõi và phân tích, đồng thời dữ liệu được tạo vượt xa những gì có sẵn trong lớp học. Sinh viên trong MOOCs không chỉ xem video và trả lời câu hỏi – họ tương tác với nhau và với người hướng dẫn thông qua các diễn đàn thảo luận, mạng xã hội, blog và nhiều luồng khác, để lại những vệt dữ liệu kỹ thuật số dài và phong phú. Những dữ liệu này có thể tiết lộ các xu hướng và mẫu không thể phát hiện được ở các định dạng truyền thống và chúng cho phép chúng tôi vượt ra ngoài những gì mọi người đang học để hiểu cách họ học. Như người đồng sáng lập Coursera, Daphne Koller đã nói: “Sự sẵn có của những lượng dữ liệu thực sự lớn này cung cấp cho chúng tôi thông tin chi tiết về cách mọi người học, họ hiểu gì, họ không hiểu gì, đâu là yếu tố khiến một số sinh viên hiểu được điều đó. và những thứ khác không phải là điều chưa từng có, tôi nghĩ, trong lĩnh vực giáo dục.”

Kiến thức này có thể được sử dụng để cải thiện cả đào tạo do người hướng dẫn (ILT) và học trực tuyến. Dưới đây là một số lĩnh vực chính mà dữ liệu lớn từ MOOCs có thể cung cấp thông tin về thực hành đào tạo:

  • Cải thiện kết quả. Đây là điều hiển nhiên. Tất nhiên, mục tiêu của tất cả các khóa đào tạo là nâng cao kỹ năng và hiệu quả của nhân viên. Dữ liệu MOOC có thể được phân tích ở cả cấp độ vi mô và vĩ mô để cải thiện kết quả của cá nhân và tổ chức.
  • Phân cụm và khai thác mối quan hệ. Hai khái niệm này liên quan đến việc khám phá mối quan hệ giữa các biến. Dữ liệu có thể được sử dụng theo nhiều cách, chẳng hạn như để tổ chức các nhân viên có kỹ năng bổ sung thành các nhóm và nhóm làm việc.
  • Tùy chỉnh các chương trình trên quy mô lớn. MOOC bắt đầu như một giải pháp một kích cỡ phù hợp với tất cả, nhưng chúng đang nhanh chóng phát triển thành môi trường học tập thích ứng phù hợp với từng người học. Trong tương lai gần, trải nghiệm học tập sẽ được tối ưu hóa theo từng cá nhân và theo thời gian thực.
  • Dự đoán xu hướng trong tương lai. Lợi tức đầu tư (ROI) cho chương trình đào tạo của bạn sẽ là bao nhiêu? Dữ liệu lớn sẽ giúp các tổ chức dự đoán tác động của các chương trình đào tạo đối với sự thành công của cá nhân, đơn vị kinh doanh và tổ chức.

Các doanh nghiệp đã sử dụng dữ liệu lớn để đưa ra quyết định về bán hàng, dịch vụ tài chính, quảng cáo, quản lý rủi ro, định giá, quản lý chuỗi cung ứng – bạn có thể đặt tên cho nó. Nhưng cho đến khi MOOCs xuất hiện, hầu hết các tổ chức không thể tích lũy đủ dữ liệu để thông báo các quyết định về chương trình đào tạo của họ. Giờ đây, dữ liệu đang được thu thập từ hàng triệu người học trong các lớp học công ty và giáo dục ảo trên Internet.

Lĩnh vực này còn rất mới và các nhà giáo dục mới bắt đầu nhận ra sức mạnh của việc có sẵn dữ liệu này. Trong nỗ lực đầu tiên để định lượng trải nghiệm học tập này, Duke gần đây đã công bố một báo cáo về MOOC đầu tiên của mình. Các kết quả cung cấp thông tin chi tiết không chỉ về thành tích của học sinh mà còn về các hoạt động và kết quả, động cơ và thái độ của họ, cũng như các yếu tố vừa thúc đẩy vừa gây trở ngại cho việc học tập. Khi có nhiều tổ chức thu thập, phân tích và (theo đúng tinh thần MOOC) chia sẻ dữ liệu của họ, chúng tôi sẽ bắt đầu phát triển các mô hình mới để tăng hiệu suất và hiệu quả giảng dạy. Các công ty thông minh sẽ sử dụng dữ liệu đó để đảm bảo rằng họ đang nhận được lợi tức đầu tư tốt nhất có thể vào các chương trình đào tạo của mình để họ có điều gì đó thể hiện với 156 tỷ đô la đó.

Vì vậy, bây giờ bạn đã tin rằng khung học tập là con đường để đi và dữ liệu lớn đó sẽ thay đổi cách tiếp cận đào tạo của bạn, nhưng bạn không biết bắt đầu triển khai từ đâu? Đừng lo – đã có MOOC cho việc đó!

Kết thúc

Ngoài các bài viết tin tức, bài báo hàng ngày của SEMTEK, nguồn nội dung cũng bao gồm các bài viết từ các cộng tác viên chuyên gia đầu ngành về chuỗi kiến thức Kinh doanh, chiến lược tiếp thị, kiến thức quản trị doanh nghiệp và kiến thức quản lý, phát triển tổ chức doanh nghiệp,.. được chia sẽ chủ yếu từ nhiều khía cạnh liên quan chuỗi kiến thức này.

Bạn có thể dành thời gian để xem thêm các chuyên mục nội dung chính với các bài viết tư vấn, chia sẻ mới nhất, các tin tức gần đây từ chuyên gia và đối tác của Chúng tôi. Cuối cùng, với các kiến thức chia sẻ của bài viết, hy vọng góp phần nào kiến thức hỗ trợ cho độc giả tốt hơn trong hoạt động nghề nghiệp cá nhân!

* Ý kiến được trình bày trong bài viết này là của tác giả khách mời và không nhất thiết phải là SEMTEK. Nhân viên tác giả, cộng tác viên biên tập sẽ được liệt kê bên cuối bài viết.

Trân trọng,

Các chuyên mục nội dung liên quan