5 Fallen bei der eLearning-Datenanalyse und wie man sie gekonnt vermeidet

5 Fallen bei der eLearning-Datenanalyse und wie man sie gekonnt vermeidet

Obwohl die Datenanalyse viele positive Auswirkungen auf L&D hat, stoßen eLearning-Fachleute, je tiefer sie in die Datenanalyse eintauchen, auf immer mehr Herausforderungen. Erfahren Sie mehr über die 5 häufigsten Fallen, die bei der eLearning-Datenanalyse auftreten, damit Sie wissen, wie Sie diese erfolgreich vermeiden können.

Welche Fehler müssen Sie während des Datenanalyseprozesses unbedingt vermeiden?

Trotz ihrer vielen positiven Auswirkungen auf L&D haben Untersuchungen gezeigt, dass die Datenanalyse ein ziemlich schwieriger Prozess ist. Die Ergebnisse können manchmal verzerrt sein oder die Realität nur unzureichend widerspiegeln, was auf eine Reihe von Fehlern zurückzuführen ist, die eLearning-Fachleute machen. In diesem Artikel gehe ich auf 5 der gängigsten Fallen bei der eLearning-Datenanalyse ein, damit Sie diese in Zukunft erkennen und erfolgreich vermeiden können.

5 Fallen bei der eLearning-Analyse, die Sie unbedingt vermeiden sollten

1. Begrenzte Nutzung der vorliegenden Daten

Eine Falle, die Sie überwinden müssen, bevor Sie überhaupt mit der Datenanalyse beginnen, ist, dass Sie Ihren Datenpool nicht vollständig ausschöpfen. Viele Unternehmen beschränken sich auf historische Auswertungen früherer Schulungen und ignorieren dabei die zahlreichen Möglichkeiten von Datenanalysetools. Obwohl es sinnvoll ist, die Vergangenheit zu untersuchen, sollten Sie sich nicht die Gelegenheit entgehen lassen, Muster zu erkennen, die Aufschluss darüber geben, was die Zukunft für Ihre Online-Schulungsstrategie bereithält. Verknüpfen Sie Lernergebnisse mit der Unternehmensleistung, um die effektivsten Lernmethoden zu ermitteln und aussagekräftige Empfehlungen für die Zukunft zu geben. Auf diese Weise können Sie das Potenzial der Datenanalyse voll ausschöpfen und wesentliche Verbesserungen erzielen.

2. Vorurteile bei der Analyse und Auswertung

Die Datenanalyse ist ein objektiver Prozess, der Ihnen hilft, Schlussfolgerungen zu ziehen und Entscheidungen auf der Grundlage realer Fakten zu treffen. Das bedeutet jedoch nicht, dass persönliche Vorurteile keinen Einfluss auf die Art und Weise haben, wie Sie Daten auswerten, und somit auch auf die Endergebnisse der Analyse. Werfen wir einen Blick auf die häufigsten Vorurteile bei der Datenanalyse:

• Bestätigungsfehler. Dies tritt auf, wenn wir unbewusst nach Informationen suchen, die unsere bestehenden Überzeugungen bestätigen, und Daten ausschließen, die ihnen widersprechen. Er kann auftreten, wenn wir Daten suchen, abrufen oder versuchen zu deuten.
• Historische-Verzerrung. Dies tritt typischerweise auf, wenn große Datenbanken durch systematische soziokulturelle Vorurteile beeinflusst werden. Wenn wir also große Mengen historischer Daten sammeln, um z. B. Machine-Learning-Algorithmen zu trainieren, führen wir diese verzerrten Ansichten fort und verfälschen die analytischen Ergebnisse.
• Auswahl-Verzerrung. Manchmal repräsentieren Stichproben nicht genau und objektiv die Grundgesamtheit, weil sie entweder zu klein oder nicht wirklich nach dem Zufallsprinzip ausgewählt sind. Auswahlverzerrungen können auch das Ergebnis einer Überrepräsentation, des Ausschlusses bestimmter Gruppen oder eines schlechten Designs sein, das die effektive Teilnahme aller Probanden behindert.
• Ausschluss-Verzerrung. Ausschlussverzerrung. Wenn man mit Terabytes von Daten zu tun hat, ist es verlockend, nur einen kleinen Teil zur Analyse auszuwählen. Dies kann jedoch zu einer Verzerrung führen, d. h. zur Auslassung wichtiger Variablen, was wiederum zu verzerrten Ergebnissen führt.
• Überlebenden-Verzerrung. Dies bezieht sich auf die Tendenz, sich hauptsächlich auf erfolgreiche Ergebnisse zu konzentrieren. Beim eLearning würde dies bedeuten, dass nur Daten von Lernenden analysiert werden, die Ihren Kurs bestanden haben. Wertvolle Erkenntnisse können jedoch zweifellos auch von den Lernenden gewonnen werden, die den Kurs nicht bestanden oder abgebrochen haben.
• Ausreißer-Verzerrung. Ausreißer weichen stark vom Median ab, weshalb es wichtig ist, sie richtig zu behandeln. Werden sie nicht in die Analyse einbezogen, kann dies zu überambitionierten Ergebnissen führen, die nicht der Realität entsprechen.

3. Übermäßige Abhängigkeit von quantitativen Daten

Sowohl quantitative als auch qualitative Daten sind für die Effizienz Ihres eLearning-Analyseprozesses von großer Bedeutung. Die Tatsache, dass quantitative Daten leichter zu sammeln und zu analysieren sind, kann jedoch dazu führen, dass sich Fachleute zu sehr auf diese Daten verlassen. Diese Falle führt jedoch zu einem unzureichenden Verständnis über die Lernumgebung und die Faktoren, die sie beeinflussen. Sie können beispielsweise versuchen, das Engagement der Lernenden anhand von Faktoren wie Abschlussquoten und der für jedes Modul aufgewendeten Zeit zu messen, aber Ihre Schlussfolgerungen sind unvollständig, wenn Sie einen qualitativen Faktor, wie die Zufriedenheitsquote, nicht berücksichtigen.

4. Implementierung ineffektiver Maßnahmen

Eine weitere Falle, mit der viele Unternehmen bei der Analyse von eLearning-Daten zu kämpfen haben, besteht darin, dass ihre Erkenntnisse und Schlussfolgerungen zwar richtig sind, ihre Maßnahmen jedoch nicht. Mit anderen Worten: Die Lösungen, die Sie implementieren, um die Probleme zu lösen, die die Analyse aufgezeigt hat, sind ineffektiv. Das kann entweder daran liegen, dass Sie die Ergebnisse der Analyse selbst nicht berücksichtigt haben, oder an zusätzlichen Faktoren, wie z. B. an Ihren verfügbaren Ressourcen. Wenn Sie Analysen zur Verbesserung Ihrer eLearning-Strategie einsetzen, müssen Sie einen ganzheitlichen Ansatz verfolgen, der die Abstimmung mit allen Schritten Ihres Instruktionsdesign-Prozesses gewährleistet. Dazu gehört, dass Sie alle möglichen Anpassungen und Maßnahmen sorgfältig prüfen und von Pauschalansätzen absehen.

5. Zugänglichkeit und Inklusion

Die letzte Falle, die Sie beachten müssen, besteht darin, dass Sie bei der Entwicklung von Analysetools und -methoden nicht auf Barrierefreiheit und Inklusion geachtet haben. Wenn Sie nicht die notwendigen Schritte unternehmen, um diese Gruppen in Ihren Datenpool einzubeziehen, indem Sie die Zugänglichkeitsrichtlinien befolgen oder die Integration unterstützender Technologien zulassen, werden die Analyseergebnisse erheblich verzerrt, da eine wichtige demografische Gruppe von Lernenden ausgeschlossen wird. Ganz zu schweigen davon, dass die Analyse von eLearning-Daten Ihnen wertvolle Informationen darüber liefern kann, wie Sie Ihren Lehrgang für Lernende mit unterschiedlichen Bedürfnissen und Behinderungen zugänglicher machen und damit seine Gesamtqualität verbessern können.

Zusammenfassung

Umso tiefer eLearning-Fachleute in die Welt der eLearning-Datenanalyse eintauchen, desto mehr Fallen begegnen ihnen und wenn sie nicht aufpassen, fallen sie in diese hinein. Sie sollten sich jedoch nicht von diesen Herausforderungen entmutigen lassen, da sie durch proaktive Maßnahmen und strategische Planung überwunden werden können. Mit diesen Mitteln können Sie die transformativen Qualitäten der Datenanalyse nutzen und die Effektivität und Qualität Ihrer Online-Schulungsstrategie deutlich verbessern.

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