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elearning - Best practice da conoscere quando si esegue lBest practice da conoscere quando si esegue l'analisi dei dati di eLearning



Pubblicato il: 28/02/2024
Quali best practice per l'analisi dei dati garantiscono risultati ottimali?
In un mondo inondato dai dati, saperli interpretare per raggiungere i propri obiettivi è quasi un superpotere. Soprattutto nel mondo dell’eLearning, gli effetti positivi dell’analisi dei dati sono troppi per essere ignorati. I professionisti, gli istruttori e le organizzazioni di eLearning possono utilizzare i dati per trasformare completamente l'esperienza di apprendimento e offrire agli studenti un senso unico di personalizzazione e adattabilità. Naturalmente, per ottenere tutto ciò è necessario rispettare alcune linee guida. In questo articolo troverai 7 best practice per l'analisi dei dati che ti aiuteranno a ottenere i risultati più approfonditi possibili.

7 best practice per l'analisi dei dati che devi conoscere


1. Scopri quali sono i tuoi obiettivi
Non è insolito che le organizzazioni si buttino nell'analisi dei dati senza un obiettivo chiaro in mente, trascinate dalle sue grandi capacità. Tuttavia, una tale mancanza di pianificazione riduce significativamente le possibilità di godere di tutti i vantaggi dell’analisi dei dati. Se vuoi dare un senso al grande volume di dati che hai in tuo possesso, devi fissare obiettivi chiari che siano in linea con metriche specifiche. In questo modo, quando i numeri inizieranno ad arrivare, sarai in grado di tradurli in approfondimenti di grande impatto e passi attuabili per il futuro.

2. Scegli lo strumento di analisi giusto
Come probabilmente già saprai, sul mercato sono disponibili numerosi strumenti di analisi dell’apprendimento. Scegliere quello che meglio si adatta alla tua organizzazione e alle esigenze del tuo pubblico farà un'enorme differenza nell'efficacia del tuo programma di eLearning. Diamo un'occhiata ad alcuni dei fattori che devi considerare per prendere la decisione giusta:

Multifunzionalità. La tua soluzione deve coprire tutti gli aspetti del processo analitico, dalla raccolta dei dati all'analisi e all'interpretazione. In questo modo, è tutto integrato in un'unica soluzione, rendendo il processo più rapido ed efficiente per la tua organizzazione.
Raccolta dati avanzata. Le soluzioni di analisi devono essere in grado di accedere ed elaborare dati provenienti da tutte le fonti, ovvero applicazioni, sondaggi, forum, ecc. Ciò semplificherà il processo di analisi e scoprirà modelli nascosti.
Reporting robusto. I dati da soli non rivelano nulla. Spetta allo strumento di analisi prendere numeri, approfondimenti e risultati e trasformarli in report comprensibili e organizzati.
Tecnologia sofisticata. I moderni strumenti di analisi beneficiano di funzionalità come l'intelligenza artificiale o il machine learning per semplificare e automatizzare le attività fornendo risultati più rapidi e affidabili.
Accessibilità. Gli strumenti di analisi devono fornire accesso ai dipendenti da tutti i dispositivi e luoghi intelligenti in modo che i dipendenti possano sfruttare le proprie informazioni in qualsiasi momento di necessità.
Scalabilità. Gli strumenti di analisi dei dati devono essere in grado di crescere con te. Assicurati che la soluzione che scegli sia in grado di supportare il crescente volume di dati che dovrà gestire.

3. Garantire la qualità dei dati
Il processo di analisi dei dati non fornirà i risultati corretti se il pool di dati è disorganizzato. Pertanto, un’altra best practice per l’analisi dei dati che suggeriamo è la pulizia regolare del database. Ciò significa eliminare errori, valori anomali, duplicati e informazioni irrilevanti che possono distorcere i risultati finali. Inoltre, amplia le tue origini dati utilizzando qualsiasi cosa, da LMS e valutazioni a quiz e giochi. Infine, non dimenticare di bilanciare i dati quantitativi e qualitativi per acquisire non solo insight numerici ma anche analisi approfondite. Segui queste pratiche per ottenere una prospettiva completa dell'ambiente di apprendimento e dei passaggi che devi intraprendere per migliorarlo.

4. Concentrarsi sulla privacy e sulla sicurezza dei dati
Garantire la privacy dei dati e delle informazioni sensibili dei tuoi studenti non è negoziabile. Stabilisci linee guida di sicurezza solide e trasparenti all'interno della tua organizzazione in modo che tutti i dipendenti conoscano il modo corretto di raccogliere, archiviare ed elaborare i dati degli studenti. Diverse organizzazioni adottano misure diverse per garantire la privacy e la sicurezza dei dati, come crittografare tutte le fonti, mascherare i dati, implementare protocolli di autenticazione o limitare il numero di persone che hanno accesso agli strumenti di analisi. Qualunque cosa tu faccia, è fondamentale agire per mantenere il tuo pubblico al sicuro e promuovere un rapporto di fiducia con loro.

5. Monitorare e migliorare continuamente
Un'altra best practice da non dimenticare è che l'analisi dei dati è un processo continuo. Il fatto che tu abbia capito bene la prima volta non significa che continuerà a funzionare con successo in futuro. Dovresti invece monitorare regolarmente le varie fasi del processo per identificare eventuali aree che richiedono miglioramenti. È inoltre necessario verificare la presenza di tendenze e modelli che riveleranno approfondimenti che è possibile utilizzare per ottimizzare il processo di analisi dei dati in futuro. Infine, rimani aggiornato sui progressi nelle tecnologie di analisi dell'eLearning per assicurarti di utilizzarle al massimo vantaggio.

6. Formare dipendenti e stakeholder
Sebbene la maggior parte delle aziende disponga di un team di analisti di dati esperti, la conoscenza specifica su come interpretare e utilizzare i dati non dovrebbe essere limitata a loro. È inoltre necessario formare altri stakeholder, come dipendenti e manager, che hanno voce in capitolo nelle decisioni derivate dall'analisi dei dati. Esistono vari programmi e risorse di formazione che coprono le metodologie di analisi dei dati che possono aiutarli a svelare i misteri dell'analisi dei dati. In questo modo, sapranno di cosa parlano gli esperti e capiranno facilmente come trasformare le loro intuizioni in passaggi attuabili.

7. Sapere quando chiedere aiuto
Tuttavia, potresti non avere il tempo o le risorse per assumere un team interno di analisti di dati o formare i tuoi dipendenti. In questo caso, non esitate a chiedere supporto a un partner esperto in outsourcing. I consulenti di analisi dei dati possono assumersi l’onere di raccogliere e analizzare le informazioni e persino fornire preziosi spunti alla fine del processo. Con il loro aiuto, puoi scoprire nuove fonti di dati, semplificare la loro analisi e identificare lacune prestazionali e aree di miglioramento che non avevi scoperto da solo.

Conclusione
L'analisi dell'eLearning ha un enorme potenziale quando si tratta di migliorare le strategie didattiche, fornire contenuti di qualità e raggiungere il successo complessivo dell'eLearning. Ma è necessario attenersi a una serie di migliori pratiche di analisi dei dati se si desidera garantire i massimi risultati. I suggerimenti che abbiamo condiviso in questo articolo ti aiuteranno a sfruttare al meglio i tuoi strumenti di analisi dei dati e ad estrarre approfondimenti che avranno un impatto significativo sulle esperienze di eLearning che offri ai tuoi studenti.
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