与大数据学习分析进行智能

您是否知道每次使用数字设备访问互联网时，您都会留下数字足迹？下次浏览网络后，请注意您最喜欢的在线商店或新闻源的目标广告。这是可能的，因为您的数字足迹已被用于收集有关您感兴趣的内容类型的信息。您执行的每个在线活动生成数据，以及可用于提取值的有时数量的数据被称为“大数据'。

大数据由各种行业，如技术，金融和广告。它的使用也在学习行业的增加，因为学习和开发经理已经开始意识到将分析应用于大数据来增加学习的益处。

为什么在学习智能移动时使用大数据？

让我们回到在您的组织中首次介绍在线培训计划的时间。功能管理人员和培训部门无法评估在线培训计划是否实际上帮助学员提高了他们的技能。不确定他们的计划的效率，他们无法评估在线培训的投资是否值得。为什么如此？嗯，早期的学习管理系统（LMSS）缺乏广泛的报告能力现代LMS.。

多年来，公司培训计划是根据各种不同学习理论和学习方式设计的。但现在，有一种疯狂的方法。通过大数据，您可以获得员工学习方式有价值的见解，这意味着功能管理人员和培训经理能够在培训劳动力的最佳方式上做出明显的决策。

学习分析应用于LMS捕获的大数据，以便跟踪学习者行为并在以下几个方面生成报告：

• 课程完成时间和费率
• 学习者最常参考哪些课程的课程和部分
• 学习者最多时间完成的课程部分
• 学习者的首选学习方式

除了列出的其他情况外，还可以生成许多其他LMS报告，为您提供您在组织内部到位的在线培训计划状态的详细信息。

学习分析的大数据如何帮助L＆D？

衡量学习者的性能

数字和数据对于组织中的学习和开发（L＆D）的成功至关重要。对培训方案的持续评估有助于业务单位了解本组织为组织工作的培训计划以及哪些不是。

销售团队是否已完成推出的新产品培训？他们在评估中得到了很好的评价吗？或者报告表明，他们没有能够在电子学习课程的一部分中理解信息？

通过LMS分析这些方面收集的数据，将有助于回答所有这些问题，并更多地衡量在线培训计划中的学习者的表现。

预测学习者的表现

在大数据上使用学习分析的重要益处之一是预测学习者的表现的能力。预测分析是最热门的学习分析趋势，可根据过去课程中收集的数据预测学习者的性能。培训管理人员可以使用此数据来预测一组学习者是否会通过课程。它还可以识别学习者可能会面临问题的地方，并在新的培训策略上努力解决这些培训挑战。

例如，如果学习分析表明您的千禧一代劳动力在基于游戏的学习活动表现出更多兴趣，那么您可能希望使用a游戏处理下一个电子学习课程中的战略。毕竟，培训师更好地了解他们的观众，培训计划的成功就越大。

优化培训计划

学习分析将学习分析应用于大数据可以提供功能管理人员了解电子学习课程对员工有价值。它可以帮助培训经理表明，其表现低于预期的员工的补救措施。

以下是学习分析有助于优化培训计划的方式：

• 了解员工的技能差距- 大数据决定员工改善关键领域。
• 最大限度地提高电子学习课程的质量- 关于学习者如何与学习元素在课程中互动的数据使开发人员能够深入了解它们如何增强最大课程学习效果。
• 提供灵活性和个性化- 根据学习者之前的知识和组织角色，培训经理可以提供个性化的在线培训计划。

大数据在这里留下来。通过应用学习分析，L＆D管理人员可以致力于提供数据驱动的培训计划。如果您已准备好向培训符合您组织的目标并鼓励学习文化的培训计划，那么您是时候尝试学习分析。