最近ではさまざまな場面で、大量のデータを解析し、それに基づく意思決定が行われるようになっています。今日は、データアナリティクスを職場の学習に活用することに関する記事を紹介します。
従業員に適切なタイミングで学習体験を提供するには、L&D（学習・能力開発部門）でデータアナリティクスを使う必要があります。学習やパフォーマンスに関するデータを集めれば、従業員にどのような学習が必要かのヒントを得ることができます。
たとえばeラーニングからは、以下のようなデータを得ることができます。
- コースを修了した人数
- 修了したトレーニングにかけた時間
- 新規採用者のうち、一年後にも勤務している人の人数
- ビデオを視聴したり、ポッドキャストを聞いた従業員の割合
- トレーニング前、トレーニング後の従業員/チームの営業利益
- 採用候補者の学位や経験
- トレーニングを受けた従業員と、そうでない従業員の顧客満足度の違い
LMSなどのシステムが収集するデータは、それ自体ではあまり役立ちません。しかし、データ分析やデータの視覚化を行えば、誰もがそのデータの意味を理解することができます。
たとえばeラーニングの場合、以下のようなことを知ることができます。
- 従業員が、どのトレーニングをいつ修了したかというデータと、その従業員の業績を比較すれば、そのトレーニングの効果がわかります。
- 従業員の業績をグラフ化すれば、誰にトレーニングやパフォーマンスサポートが必要であるかがわかります。
- トレーニングへのエンゲージメント（ビデオ/ポッドキャスト/ゲームなど、どのような方法のトレーニングが好まれるか）を視覚化して検討すれば、学習者をエンゲージする方法に関するヒントを得ることができます。
アメリカのThe Learning Guildと呼ばれる組織では、eラーニングから収集できるデータとその分析・活用についてのカンファレンス（Data & Analytics Summit）を開催しているそうです。
元の記事：
https://www.learningsolutionsmag.com/articles/understanding-data-analytics-in-the-ld-context
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