Как анализировать результаты обучения

Обучение персонала – важная задача работодателя. Однако результат не всегда удовлетворяет, поэтому нужно уделить внимание анализу эффективности обучения. Для оценки эффективности используется учебная аналитика. С ее помощью можно определить, был ли эффект от обучения сотрудников, собрать прямые и косвенные показатели успешности.

Что такое учебная аналитика

После проведения обучения сотрудников важно определить, возымело ли оно эффект, улучшились ли навыки персонала и как тренинги или курсы повлияли на продажи и другие показатели успешности. Таким образом, учебная аналитика представляет собой сбор и обработку информации в процессе обучения. Аналитика может включать в себя прохождение тестирования, сбор данных об обучении теории, отзывы участников. Сбор данной информации позволяет понять, имело ли должный результат обучение, чтобы скорректировать его в дальнейшем.

Аналитика включает в себя сбор информации, ее анализ и интерпретацию результатов. Это позволяет принять решение об эффективности обучения. Сбор информации позволяет сформировать основу для принятия решения о том, помогли ли тренинги или семинары улучшить качество работы, какие курсы были самыми эффективными и нужно ли усовершенствовать программу обучения.

Сбор данных

Первым шагом учебной аналитики является сбор данных. Они делятся на четыре категории.

Прямые показатели успеваемости обучения

К ним относятся результаты тестирования, правильность выполнения практический заданий, ответы в опросниках. Прямые показатели показывают, насколько хорошо участники тренинга освоили материал. для сбора данной информации в конце семинара или тренинга проводятся практические занятия, позволяющие оценить успеваемость каждого участника и всей группы в целом.

Обратная связь

Немаловажным в анализе результатов обучения является мнение самих участников тренингов. Поэтому работодатель и организаторы обучения должны изучить оценки и мнения сотрудников по поводу содержания курса, используемых методах обучения, доступности материала, компетентности тренеров, качества самой организации мероприятия.

Обратная связь помогает оценить доступность курса, выявить его слабые стороны, наиболее полезные методы. Именно на основе собранной информации можно улучшить программу обучения, создавать более целевые и полезные курсы. Собирать информации рекомендуется с помощью отзывов и анкет, которые должны заполнить слушатели курса. При составлении опросника нужно заказать конкретные вопросы, чтобы получить максимум информации. Обратная связь может быть анонимной, чтобы быть уверенными, что слушатели ответят на вопросы откровенно.

Поведенческие метрики

Они служат для оценки вовлеченности слушателей курса в процесс обучения. Поведенческие метрики включают активность в обсуждении, частоту входа в систему, выполнение заданий и использование обучающего материала. Их оценка позволяет понять, насколько полезен курс и правильно ли выбраны учебные материалы. Низкая активность может свидетельствовать о том, что курс обучения подобран неправильно, не интересен или не подходит по уровню знаний конкретной аудитории.

Для онлайн курсов информация собирается автоматически. После чего полученные данные нужно только правильно интерпретировать. К примеру, длительное время в системе не означает вовлеченность слушателя в программу обучения, если он при этом не выполняет задания. В то же время это может означает и высокую сложность задания, из-за чего пользователю нужно больше времени на изучения материала.

Бизнес-метрики

Оценка данного показателя позволяет узнать, как обучение влияние на работу компании после прохождения сотрудниками обучения. При этом учитываются такие показатели:

• уменьшения количества ошибок и простоев в работе;
• рост производительности и качества работы;
• улучшения качества обслуживания клиентов;
• рост количественных показателей продаж или дохода;
• повышения удовлетворенности сотрудников от работы.

Для получения точных результатов рекомендуется оценивать не только прямые, но и косвенные показатели. К ним относится сокращение текучки кадров, улучшение коммуникации между сотрудниками, повышение мотивации. Получить показатели для оценки можно путем опросов клиентов и сотрудников до и после обучения. Также рекомендуется постоянно анализировать данные о производительности, такие как число ошибок и время на выполнение определенных задач.

Анализ качественных и количественных данных

Сбор информации – важный этап анализа обучения. Но еще важнее правильно проанализировать полученные данные. Поэтому после обучения нужно не только собрать информацию о его эффективности, но и принять на основе полученной информации решение о том, удалось ли добиться улучшений и развития персонала. Поэтому анализ данных должен иметь несколько ступеней.

Качественный анализ

Этот этап анализа не должен принимать во внимание числовые значения. Он основан на анкетах и отзывах участников обучения. Поэтому требуется оценивать темы, которые чаще всего встречаются в обратной связи, чтобы при организации дальнейшего обучения уделить им максимум внимания. Качественный анализ является одним из наиболее важных, ведь он позволяет оценить релевантной обучения и вовлеченность в него всех участников.

Чтобы провести качественный анализ, важно распределить всю полученную информацию по категориям. Все ответы в тестах, анкетах и отзывах нужно разделить на категории, которые относятся к проблемам, улучшениям, мотивации. Если имеется много повторяющихся тем, это может говорить об общей тенденции или о том, что затронут важный вопрос, волнующий многих участников обучения.

Количественный анализ

Количественный анализ использует оценки за выполненные задания, время на прохождения тестов и другие цифры, которые можно получить при сборе данных. Чтобы провести качественный анализ количественных показателей, применяется три эффективных методики:

1. Статистическая оценка. Без статистики невозможно провести качественный анализ обучения. Базовые статистические показатели дают возможность наглядно оценить общие тенденции, чтобы сделать хотя бы первичные выводы о качестве проведенного обучения. это может быть средний балл за тестирование среди участников. Получение среднего значения дает понимание, был ли эффект у проведенного тренинга. Если средний балл низкий, это может говорить о слишком сложной и непродуманной программе, низкой мотивации слушателей.
2. Корреляционный анализ. С его помощью измеряется связь между несколькими переменными. Это позволяет определить связь между посещением тренингов и повышением производительности компании или отдельного сотрудника. Поэтому нужно использовать рабочую эффективность за продолжительный период времени. Корреляционный анализ может показать, насколько выросла эффективность сотрудников, которые посетили курсы, по сравнению с теми, кто этого не сделал.
3. Метод временных рядов. Этот метод анализа данных, которые собраны в разные моменты времени, чтобы определить сезонные колебания, циклы и тенденции. Использование такого метода анализа дает возможность оценить эффективность обучения не только в конкретный момент, но и в долгосрочной перспективе. С его помощью удается определять закономерности, которые невозможно оценить сразу же. Поэтому важно оценивать обучение не только сразу же после его завершения, но и через несколько месяцев или даже год. Долгосрочная польза от обучения является наиболее важно как для персонала, так и для компании.

Поэтому важно комбинировать все методы анализа данных, чтобы понять, насколько обучение было полезным и эффективным, увидеть общие тенденции и перспективы.

Интерпретация результатов

Чтобы превратить полученные данные анализа в рекомендации по улучшению обучения, нужно правильно интерпретировать информацию. Это позволит изменить содержание курсов и методы обучения, чтобы они лучше подходили для конкретных групп слушателей. Если анализ показал, что сотрудники лучше воспринимают видеоматериалы или работу в группах, чем лекции, то именно такой подход рекомендуется использовать при выборе следующих семинаров и тренингов.

Какие могут возникнуть трудности в учебной аналитике

К основным проблемам, которые могут возникнуть при анализе эффективности обучения персонала, относится:

1. Проблемы в сборе точных данных. Полученная информация может оказаться неточной, неполной или устаревшей. Поэтому она не даст возможность провести анализ результатов. Важно использовать надежные платформы для проведения обучения, чтобы иметь доступ к актуальной информации.
2. Данные плохо поддаются анализу. Это может быть связано с их большим количеством или разными типами. Поэтому для анализа рекомендуется использовать современные инструменты для визуализации, графики и диаграммы.
3. Неправильная интерпретация данных. Качественные данные могут быть субъективными, что может влиять на общий результат оценки. Поэтому нужно использовать командных подход, чтобы информация оценивалась с разных точек зрения.

Таким образом, для создания эффективных программ обучения требуется оценка их проведения, качественного и количественного анализа. Это минимизирует затраты на обучение, повысит его эффективность для отдельных сотрудников и компании в целом, поможет составить самые полезные программы.