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Shaping the future of learning
¿Te preguntas qué datos debes recopilar? ¿Cómo informar las decisiones de diseño? ¿Cómo puedes ayudar a probar el impacto? Comienza con estos 7 enfoques para el análisis del aprendizaje.
La ironía de que los datos sean tan variados cuando se trata de demostrar el impacto de su L&D no es algo que se nos escape aquí en Kineo. El secreto para aprovechar al máximo sus datos es poder probar y medir qué valor se le ha agregado.
El modelo de evaluación de Kirkpatrick, iniciado por primera vez por el Dr. Don Kirkpatrick en 1993, sigue siendo uno de los modelos de capacitación más populares utilizados en la evaluación de los programas de capacitación en la actualidad. Consta de cuatro niveles de evaluación de la formación y cada nivel se basa en el anterior. Estos incluyen Reacción, Aprendizaje, Comportamiento y Resultados.
Hazlo significativo
Los niveles descritos en el Modelo de Evaluación de Kirkpatrick establecen objetivos claros y definidos para lograr métricas productivas. Esta es una de las reglas de oro cuando se trata de obtener resultados más efectivos y comprender los resultados de tu negocio. Aprende cómo te ayudarán los datos que estas recopilando: ¿informarán las decisiones de diseño, te ayudarán a aprender algo sobre la capacitación o la audiencia, o ayudarán a demostrar el impacto?
“A 1 de cada 2 líderes de L&D se le pide que demuestre que está agregando más valor. Esa es una estadística bastante fuerte, con solo el 6% diciendo que estaban bajo menos presión para demostrar más valor” - David Wilson, Fosway
7 pasos para datos más inteligentes
Aquí te brindamos 7 enfoques para la recopilación de datos para una medición más inteligente:
- Impacto en el negocio: el impacto comercial consiste en intentar establecer una correlación directa entre la capacitación y una métrica comercial. Un ejemplo común es hacer una conexión entre un nuevo programa de capacitación en ventas y el éxito de sus vendedores. Puede ser uno de los puntos de datos más difíciles de medir, pero se puede hacer, pensando creativamente sobre cómo el aprendizaje se relaciona con los resultados comerciales, o realizando una prueba de control, por ejemplo.
- Cambio en el comportamiento: este enfoque comienza con la construcción de un modelo de comportamiento como parte de su evaluación de necesidades. El modelo de comportamiento identifica tanto los comportamientos positivos, aquellos que queremos que nuestra audiencia continúe o aumente, como los comportamientos negativos, aquellos que queremos disminuir o eliminar. La estrategia de medición gira en torno a diferentes métodos para cuantificar la frecuencia de estos comportamientos antes y después del entrenamiento.
- Aplicación: evaluar la aplicación se trata de crear diferentes experiencias en las que se deben utilizar las habilidades y los conocimientos cubiertos en la capacitación. El enfoque más común es una evaluación basada en escenarios que brinda la oportunidad de evaluar a los usuarios utilizando situaciones de trabajo hipotéticas o esperadas. Este enfoque es especialmente útil para evaluar a los usuarios en aspectos en los que los errores y/o el fracaso en el trabajo tienen grandes consecuencias.
- Retención del conocimiento: las evaluaciones del conocimiento son omnipresentes en los eventos o cursos de aprendizaje corporativo para medir la capacidad del usuario para recordar hechos y terminología. En la mayoría de los casos, estas evaluaciones aparecen al final de un curso o módulo como pruebas o pruebas de conocimiento, y al final del curso como evaluaciones finales.
- Confianza: las calificaciones de confianza son metacognitivas (¡eso significa pensar en su propio pensamiento!), lo que requiere que los usuarios informen sobre su propia conciencia de pensamiento. Es la autoevaluación del usuario, de su propia confianza sobre una elección o decisión, generalmente dada retrospectivamente después de que se haya hecho la elección. Los usuarios responden una pregunta y luego califican su confianza en su respuesta.
- Engagement: a diferencia de las categorías anteriores, los datos de participación no se tratan del contenido que se enseña. En cambio, se trata de medir la actividad. Los datos más comunes en esta categoría incluyen registros o inicios de un curso, finalización y tiempo dedicado.
- Reacción: los datos reflejan la opinión del usuario sobre el aprendizaje o su reacción al mismo. Las preguntas pueden variar desde la satisfacción genérica: "¿le gustó?" hasta la evaluación de la utilidad para el trabajo del mismo, hasta la probabilidad de mejorar el rendimiento
Consulta nuestra guía de Learning Data para descubrir cómo puedes comenzar a medir cada uno de estos tipos de datos hoy mismo.
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