Compliance Según Kineo: Diseño Data Driven

¿Cómo evitas cometer el mismo error dos veces? Es mejor cometer un error una vez y aprender de él. El análisis de datos puede proporcionar información valiosa sobre la dirección en la que debes llevar a tus capacitaciones de compliance. 

Es posible que hayas escuchado el término "basado en datos" en relación con el diseño de aprendizaje. Un enfoque basado en datos te ayuda a comprender cómo las personas se involucran con tu contenido y este conocimientos puede ayudarte a construir sobre lo que está funcionando y cambiar el resto. Para verlo en términos de navegación:

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No solo eso, sino que la recopilación de datos analíticos también te permite optimizar una experiencia de aprendizaje específica para tu audiencia o un determinado enfoque o tecnologías de diseño. Fundamentalmente en el espacio de cumplimiento, te permite recopilar evidencia de que tu audiencia cambiará su comportamiento al completar el aprendizaje.

En este artículo, exploraremos qué es el diseño basado en datos y cómo puedes usarlo para tomar decisiones basadas en evidencia en tu impulso por generar un cambio.

 

¿Qué es?

El diseño basado en datos considera cómo puedes utilizar las experiencias e-learning en curso para evidenciar el compromiso y el cambio de actitud y, en consecuencia, predecir un probable cambio de comportamiento. Dada la gran cantidad de dinero que las organizaciones gastan cada año en capacitaciones de cumplimiento, la recopilación y el análisis de datos son una parte fundamental para garantizar que estas capacitaciones estén funcionando. 

Midiendo la efectividad

Muchas organizaciones caen en la trampa de brindar capacitación que se siente engorrosa y mundana. Esto es frustrante para los usuarios, que pueden sentir que todo es un ejercicio repetitivo, pero también es difícil para los líderes, que no saben que está funcionando o si vale la pena la inversión.

Incluso los reguladores no están seguros de su eficacia. Cada vez más, buscan más garantías de que una iniciativa está funcionando, más allá de las listas de tasas de finalización, aprobaciones, autocertificaciones o la cantidad de horas que los empleados han dedicado a la capacitación.

Las herramientas de medición efectivas pueden brindarte mucha más confianza que esto. Es posible que tengas una idea general de la dirección en la que deseas llevar tus capacitaciones de compliance y una idea de cómo se ve su destino final, pero ¿cuál es la evidencia de esto? Al analizar los datos, puedes medir directamente cosas como las tendencias de uso (por ejemplo, el tiempo promedio dedicado al aprendizaje) y los cambios en las respuestas previas y posteriores. Pero también puedes utilizar datos para inferir otra información crítica, como la adquisición de conocimientos. Siempre que tengas un conjunto bien definido de criterios comerciales y acceso a los datos comerciales, también puedes usarlo para ayudar a calcular la medición del ROI.

La medición del aprendizaje digital ha evolucionado

Durante muchos años, la forma en que las organizaciones miden su aprendizaje digital ha estado dictada por las limitaciones de los sistemas de gestión del aprendizaje y la especificación SCORM. SCORM es útil porque te permite capturar una colección importante de información (piensa en: estado de finalización, tiempo de asiento, nota de aprobación del curso). Pero estos datos son limitados; te dirá si una persona ha completado el aprendizaje, pero casi nada más.

xAPI fue diseñado para ser un sucesor más moderno y flexible de SCORM, pero junto con el alto costo de entrada (muchos LMS aún no son compatibles con xAPI, lo que hace que las organizaciones tengan que adquirir un LRS adicional para integrarse con su sistema de aprendizaje existente) sufre la misma limitación que los datos se centran en los logros individuales. Si bien la flexibilidad de xAPI le permite recopilar muchos más puntos de datos, debido a la forma en que está estructurado en torno a los logros individuales de los alumnos individuales, es difícil de agregar.

Los servicios de datos y las herramientas analíticas (como la Didactics de Kineo y Google Analytics) capturan una colección diferente de datos que te permiten hacer un análisis más profundo. No sobre el individuo, sino sobre la audiencia en su conjunto.

La didáctica recopila datos de uso anonimizados que, en todo caso, no se podrían obtener fácilmente a través de SCORM. Puede usar esto para recopilar información que lo ayudará a diseñar mejores experiencias de aprendizaje. A continuación, se muestran algunos ejemplos de lo que puede supervisar:

 

El número total de personas que acceden al contenido.

¿Qué está resonando con tu audiencia? ¿Qué está ganando terreno? Esto puede darte la confianza necesaria para diseñar recursos similares en el futuro. O, si se ha omitido constantemente, darte una justificación para averiguar por qué: ¿se debe a que no es relevante o no es accesible, o quizás la complejidad o la duración son incorrectas?  

 

Cantidad de intentos

¿Cuántos intentos suele realizar tu audiencia para completar un recurso? Si se trata de un cuestionario o una actividad, esto puede ayudarte a evaluar su complejidad. También podría implicar que su recurso es popular al que regresar, o por el contrario, que es demasiado largo para completarlo de una sola vez.

 

Tiempo de finalización

¿Cuánto tiempo suelen pasar las personas completando un recurso? Estos datos se pueden usar como una guía para la extensión del contenido que desarrolle en el futuro para niveles óptimos de participación, así como también ayudarte a identificar el "punto óptimo" entre el tiempo dedicado y la puntuación lograda. 

¿Cuántas veces se completa un recurso en varias visitas? ¿Se está utilizando como una ayuda de apoyo al desempeño justo a tiempo o no? 

También puedes comprobar que los tiempos de duración del usuario sugeridos que proporcionas son precisos.

 

Puntuaciones previas y posteriores a la evaluación

¿Cuál es la diferencia entre los puntajes previos y posteriores a la evaluación? ¿Tus capacitaciones están marcando una diferencia? ¿Cuál es la probabilidad de un cambio de comportamiento basado en preguntas previas y posteriores? 

Hay varias estrategias que nuestros diseñadores emplean para evaluar las actitudes y el comportamiento actuales de un usuarios con respecto a cada objetivo de aprendizaje específico e identificar si esta actitud y el comportamiento anticipado asociado cambian como resultado de que completen el contenido del curso. Nuestra herramienta de evaluación registra estas respuestas y, además de mostrar visualizaciones para cada conjunto de preguntas, recopila todas las respuestas dentro de un solo curso y las convierte en una calificación de impacto general para el cambio de percepción.

 

Preguntas que fallan repetidamente

Saber qué preguntas fallan repetidamente puede sugerir que están mal redactadas o son demasiado difíciles. También puede implicar que el contenido de aprendizaje asociado no es lo suficientemente detallado o no imparte la información de manera eficaz. Lo que es más preocupante, también podría apuntar a un problema endémico más profundo dentro de tu organización.

 

Más material para pensar

Además de los factores humanos, también existen conocimientos técnicos y ambientales que el análisis de datos puede ayudarte a identificar. Por ejemplo, puedes descubrir:

• La hora del día a la que se accede a un recurso: ¿se realiza en el horario laboral habitual o durante el trayecto por la mañana o por la noche? Probablemente, será una combinación de estos, pero es posible que detectes tendencias que influyan en la forma en que diseñas el aprendizaje en el futuro.
• Cómo los usuarios están utilizando un programa de aprendizaje, como qué dispositivos se están utilizando para acceder al contenido (para que pueda decidir si adoptar un primer enfoque móvil o no). Incluso si se accede predominantemente a un curso en un escritorio, los análisis revelarán las resoluciones de pantalla que se utilizan con más frecuencia, lo que nos permitirá optimizar nuestro diseño para las tecnologías que sabemos que utilizan tus usuarios.

Los ejemplos que se muestran en estos paneles representan experiencias únicas. Sin embargo, los informes de datos con más matices le permiten considerar lo que puede querer medir a lo largo del tiempo. ¿Cómo puedes utilizar múltiples experiencias a lo largo del año para recopilar datos sobre el cambio de actitud? ¿Cómo se puede comparar la formación año tras año, especialmente cuando se imparten las mismas asignaturas anualmente? ¿Qué quieren saber los gerentes y todos los involucrados sobre tus iniciativas de capacitación y desarrollo?

En resumen, los datos pueden ayudarte a tomar decisiones objetivas sobre qué seguir haciendo, qué dejar de hacer y qué adaptarse. Se pueden erradicar la duplicación y lo superfluo y se pueden aprovechar las oportunidades para mejorar.

Como puedes ver, puedes comenzar a diseñar e implementar estrategias de datos que vayan más allá del simple seguimiento de la finalización. Te permiten desarrollar una comprensión de tus usuarios y el impacto de tus capacitaciones durante meses y años. 

Tu conocimiento sobre lo que funciona y lo que no se acumulará con el tiempo y podrá adaptarse en consecuencia.

Consulte el siguiente artículo de esta serie: 7 pasos para el éxito, para seguir explorando Compliance Según Kineo, o ponte en contacto si deseas saber más sobre cómo creamos mejores experiencias de aprendizaje para el e-learning de compliance. Envíanos un mensaje para reservar una consulta gratuita con uno de nuestros expertos en aprendizaje.