Adottare un approccio DATA-DRIVEN significa raccogliere tutte le informazioni oggettive e tutto ciò che è misurabile, analizzarle, sistematizzarle e sintetizzarle in dati utili per prendere decisioni. Ad esempio, per monitorare i risultati raggiunti nell’apprendimento a distanza e migliorarli. In questo post ti suggeriamo 5 semplici step per iniziare ad esplorare, visualizzare e analizzare i dati analitici in modo autonomo.
1. Il primo passo è RACCOGLIERE tutti i dati in un unico posto e in un formato comune. Puoi iniziare con ciò che è facile, quindi dare priorità nell'esaminare i dati che sono prontamente disponibili o dati che ritieni possano essere facilmente trasferiti in un Learning Record Store (LRS). Ad esempio, potrebbe trattarsi di dati che raccogli già per rapporti su fogli di calcolo o dati che ritieni possano essere facilmente ottenuti dalle statistiche di tracciamento della tua piattaforma e-learning (xAPI). Oppure puoi dare priorità a ciò che è prezioso per te. L'altro approccio per stabilire la priorità dei dati da raccogliere infatti è quello di esaminare i dati necessari per uno scopo specifico, come la valutazione di un programma di apprendimento.
Oltre a decidere quali dati acquisire, devi determinare come estrarli dai sistemi o dalla piattaforma che stai utilizzando e cariarli nel tuo Learning Record Store. Puoi avere a disposizione diverse opzioni. Se hai prodotti che supportano lo standard #xAPI, il processo di integrazione è facile, si compie in pochi clic e richiede meno di cinque minuti. Altre applicazioni, in particolare quelle al di fuori della sfera dell'apprendimento e-learning (es. ERP, gestionali, ecc.) non supportano xAPI ma hanno le proprie API specifiche di prodotto. In questi casi, puoi utilizzare un connettore, vale a dire un'applicazione che si trova tra l'origine dati e il tuo LRS e traduce il formato dell'origine dati in una struttura e formato xAPI. E se consideriamo che molto spesso l’apprendimento avviene in mobilità, non solo online, il modo migliore per tenere traccia delle prestazioni del mondo reale è quella di utilizzare un'applicazione checklist di controllo. Infine, molti dati memorizzati elettronicamente sono archiviati in un database come dati tabulari e puoi importarli semplicemente trattandoli come file CSV.
2. Una volta che hai fatto ordine in tutto questo il passo successivo è quello di FAMILIARIZZARE con ciò che hai raccolto: controlla, esplora e se possibile chiedi a qualcuno con un background tecnico di rivedere le istruzioni xAPI per ciascuno dei diversi eventi monitorati. Da questi, poi, prova tu stesso a creare report e dossier, confrontali con altri sistemi per assicurarti che i risultati corrispondano, identifica le lacune e inizia a farti un'idea di ciò che potrebbe mancare. Fatti delle domande: se non hai trovato risposta considerala come una buona indicazione di un gap che deve essere colmato.
3. RENDILI OPERATIVI! Ora che hai una solida base di dati, puoi concretamente cominciare a sfruttarli. Parti da scopi ben precisi e facilmente raggiungibili, esamina quali sono i rapporti operativi esistenti e quindi aggiungi delle variabili di controllo, nuovi parametri, per avere altri risultati o per affinare la prima iterazione.
4. ESPLORA I DATI! Dati alla mano, definisci quindi il tuo BENCHMARK e prova a impostare nuovi parametri di riferimento o indicatori chiave di prestazione (KPI). Valuta come cambiano i risultati e le tendenze. Potrai così iniziare a vedere con più chiarezza in che modo i tuoi programmi di apprendimento incidono sul successo in tutta la tua organizzazione.
5. FATTI DELLE DOMANDE! È tempo di iniziare a scavare più a fondo. Man mano che hai reso operativi i tuoi dati, probabilmente hai iniziato a imparare molto su ciò che sta accadendo nella tua organizzazione. Ora, inizia a chiedere perché sta succedendo.