5 Formas de tomar decisiones de capacitación con learning analytics. ¿Que es el Learning Analytics y cómo ayuda a tomar decisiones de capacitación?
5 formas de tomar decisiones de capacitación con Learning Analytics. La información por si sola no nos dice nada, solo es un cumulo de datos, pero el saber interpretarla es lo que le da valor, esto es lo vuelve atractivo al Bigdata. Hoy en día generamos con nuestras interacciones miles de millones de Tb de información, ¿pero que hacemos con tanta información? Interpretarla.
El propósito principal del Learning Analytics se basa en analizar los datos que deja el usuario en los procesos de formación y aprendizaje, teniendo como objetivo el utilizar dicha información para mejorar el propio proceso de aprendizaje.
Los datos se pueden obtener a través de las distintas tecnologías que se utilizan actualmente en la capacitación; Poniendo como el ejemplo mas claro a las Universidades Corporativas (LMS).
Toma decisiones de capacitación con Learning Analytics
Sobre la información recopilada se aplican procesos basados en la toma de decisiones, construcción de modelos, minería de datos y aprendizaje automático.
Enseña a distancia
Learning analytics cuenta con funciones muy interestantes, como la evaluación del colaborador en tiempo real, añadiendo notas y controlar el avance con solo acceder a la plataforma y ver su evaluación.
En la enseñanza a distancia esto es de gran valor, ya que previamente puedes analizar y preparar la infromación y presentarla de forma individual a cada estudiante con base en las necesidades de su perfil en la empresa y los skills que el necesita para cumplir su función de la mejor manera.
Resumiendo un poco esta practica, a mayor interacción del colaborador con la plataforma y los cursos asignados, mayor cantidad de datos y más informació, más exactitud y mejor respuesta por parte del departamento de capacitación.
¿Por qué tomar decisiones de capacitación con Learning Analytics?
Todo ello para que el centro, el profesorado y el propio alumnado tengan herramientas que les ayuden. Al alumnado, por ejemplo, adaptando recursos o planes de formación; al profesorado, por ejemplo, para conocer el resultado de sus estrategias formativas, atender la diversidad, planes de refuerzo personalizados… y al centro, por ejemplo, para la adaptación de políticas educativas, distribución más eficaz de recursos…
Lo cierto es que los sistemas de análisis de datos existen desde hace tiempo en otras áreas, como lo es la analitica web, utilizando esos datos para la toma de decisiones como: mensaje de la publicidad. Las redes sociales, los buscadores, las herramientas on-line de uso masivo, e incluso los supermercados «Walmart» utilizan data analytics para modelizar al cliente y tomar decisiones al respecto.
El problema del Learning Analytics no es la tecnología para recaudar estos datos , sino cómo determinar qué datos son los relevantes y arrojarlos para la mejora de los procesos de aprendizaje.
De pronto nos puede ayudar a resolver algunos problemas; por ejemplo, la evaluación diagnóstica y la formativa y la adaptabilidad de los recursos de aprendizaje, para mejorar la planificación personalizada.