Anwendungsfälle für xAPI

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18
Jan

Anwendungsfälle für xAPI

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Die xAPI bietet eine Vielzahl von Einsatzmöglichkeiten. In diesem Leitfaden werden drei der häufigsten Szenarien analysiert und erläutert.

Wie wird xAPI verwendet?

Es gibt viele Möglichkeiten, xAPI zu verwenden. xAPI ist ein Dokument, dass Ihnen, wenn Sie es beherzigen, eine Methode an die Hand gibt, wie Sie Lernaktivititätsdaten zwischen einem System und einem anderen kommunizieren können. Es ist eine Ableitung des Begriffs “API” also Application Programming Interface. Vor dem Aufkommen von APIs erforderte die Kommunikation zwischen zwei Systemen einen hohen Aufwand an Codeentwicklung und Integrationszeit. APIs haben dieses Beziehung verändert, was bedeutet, dass grundlegende Integrationen zwischen verschiedenen Softwarepaketen jetzt relativ einfach zu realisieren sind.

Es gibt viele Anwendungsfälle für xAPI, aber am häufigsten wird die Spezifikation bei der Verbindung von Systemen untereinander, der Durchführung von Datenanalysen und der Erleichterung der Leistungsunterstützung eingesetzt.

Systeme miteinander verbinden

Für viele Unternehmen ist es ein Traum, die Lernaktivitäten, die über alle Systeme hinweg stattgefunden haben, in einer einzigen Quelle zu erfassen. Es ist nicht ungewöhnlich, dass mehrere Learning Management Systeme oder eine Vielzahl von Tools von Drittanbietern in einem Unternehmen im Einsatz sind. Sobald Sie mehr als ein LMS oder mehr als einen Ort haben, an dem die Lernenden lernen, wird es zum Problem, den Überblick zu behalten. Und da der aktuelle Trend dahin geht, dass Lernende überall lernen, werden diese Kopfschmerzen zu einer Migräne.

Wenn Sie mehrere Systeme miteinander verbinden müssen, müssen Sie in der Regel eine Menge Arbeit investieren, um sie miteinander kommunizieren zu lassen. Die Vertriebsmitarbeiter von Softwarefirmen werden Ihnen sagen, dass sich ihre Technologie nahtlos integrieren lässt, weil sie eine API hat”. Aber eine beliebige API zu haben, reicht nicht aus – wenn es sich nicht um eine “Standard”-API handelt, müssen Sie immer noch benutzerdefinierte Integrationsmethoden schreiben, damit die Systeme miteinander kommunizieren.

Es gibt viele relevante Standards, die berücksichtigt werden müssen. Für Single Sign-On gibt es zum Beispiel eine ganze Reihe von “Standard”-Ansätzen wie SAML oder oAuth. Für den Austausch von Lernaktivitäten gibt es jedoch nur eine wirklich brauchbare API, die standardisiert wurde – xAPI. Wenn Ihre Systeme xAPI verwenden, kommunizieren sie miteinander über den Learning Record Store. Alle Aktivitätsquellen gehen hinein, alle Aktivitätsverbraucher kommen heraus. Dies reduziert nicht nur die Anzahl der benutzerdefinierten Integrationen, die Sie vornehmen müssen, sondern gibt Ihnen auch eine einzige Quelle für die Aufzeichnung all dieser Aktivitäten – den Learning Record Store.

Mit der Zeit werden Sie dadurch mehr Flexibilität und Auswahl bei den Systemen haben, die Sie beschaffen. Im Moment kann es eine sehr anspruchsvolle Aufgabe sein, zwischen Learning Management Systemen zu wechseln. Ein Großteil dieser Komplexität wird dadurch verursacht, dass die Lernaufzeichnungen innerhalb des LMS in einem bestimmten geschützten Format gehalten werden. Durch die Einführung eines Learning Record Stores übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre Lerndaten und halten diese getrennt von jedem System, das Sie in Zukunft ersetzen möchten.

Und da Learning Record Stores untereinander kompatibel sind, können Sie Ihren LRS-Anbieter mit einem Minimum an Aufwand auswechseln. Das ist der Unterschied zwischen einem LRS und einem LMS – es gibt ein sehr spezifisches Regelwerk, das festlegt, was ein LRS tun muss. Solange sich Ihr LRS an diese Regeln hält, sind Sie auf der sicheren Seite.

Analyse und Leistungsvergleiche

Unter der Voraussetzung, dass Sie ein gewisses Maß an Konnektivität zwischen den Systemen haben, sollten Sie als nächstes analysieren, wie das Lernen in diesen verschiedenen Systemen abläuft. Anhand dieser Daten können Sie einige Schlüsse darüber ziehen, welche Formen des Schulungsprogramms sich tatsächlich auf die Leistung auswirken und welche Lernverhaltensweisen Ihre besten Mitarbeiter an den Tag legen.

Dazu müssen Sie sowohl die Schulung, die angesehen und genutzt wird, als auch die Leistungsdaten verfolgen. Aus diesem Grund sollte xAPI auch für Personen außerhalb der IT-Abteilung von Interesse sein: Das IT-Team braucht Zugang zu diesen Leistungsdaten, um seine Hypothesen zu überprüfen und besseres Lernen zu entwickeln. Eine Analyse in diesem Stil ist nicht einfach und sie ist nicht sofort belohnend. Sie begeben sich in die Welt der wissenschaftlichen Experimente; Sie versuchen, die Beziehung zwischen zwei Variablen zu verstehen. Und die meisten wissenschaftlichen Studien finden absolut keinen Zusammenhang!

Wissenschaft ist anspruchsvoll. Was sie auch schwerfällig macht. Wenn Sie sich fragen, warum es nicht Hunderte von erfolgreichen Fallstudien von xAPI gibt, die zeigen, wie sich das Lernen auf die Leistung auswirkt, dann liegt das nicht daran, dass xAPI nicht funktioniert. xAPI ist einfach. Es ist einfach die Art, wie wir kommunizieren.

Aber tatsächlich eine Beziehung zwischen zwei Variablen in einer kontrollierten, wiederholbaren Art und Weise zu finden, ist verdammt schwierig. Nur weil es schwierig ist, heißt das nicht, dass man es nicht versuchen muss. Stellen Sie sich vor, dass man diese Ausrede vor dem Vorstand benutzen würde. “Ja, nun, ich wollte die Wirkung meines Kurses nachweisen, aber es hat sich herausgestellt, dass es zu schwierig ist.” Das ist ein todsicherer Weg, sein Budget zu kürzen…

Zum Schluss noch ein Hinweis auf den Wert der Daten von heute für die Analyse von morgen. Selbst wenn Sie heute noch nicht in der Lage sind, die von Ihnen gesammelten Daten zu analysieren, können Sie diese Fähigkeit morgen entwickeln. Eine Basis an historischen Daten zu haben, gibt Ihrer Analyse mehr Tiefe und bietet die Möglichkeit, die aktuelle Leistung mit der vergangenen Leistung zu vergleichen. Aus diesem Grund empfehlen wir Unternehmen, lieber früher als später mit xAPI zu beginnen. Es wird Zeit brauchen, um eine aussagekräftige Datenmenge für die spätere Analyse aufzubauen.

Performance-Unterstützung

Während Sie vielleicht nicht viele Top-Antworten aus der Analyse erhalten, werden Sie wahrscheinlich einen ganzen Haufen Hinweise darauf bekommen, was besser funktioniert, und auch hier kann xAPI helfen. Wenn Sie Ihre Systeme miteinander verbunden haben und die Analyse durchgeführt haben, um zu verstehen, dass eine Person, wenn sie X tut, möglicherweise Y braucht, können Sie Dinge auslösen, die automatisch passieren.

Stellen Sie sich vor, Sie schicken einer Person, die dreimal hintereinander bei einer Prüfung durchgefallen ist, eine angepasste E-Mail mit Korrekturhinweisen. Oder senden Sie das neueste Produktvideo an einen Vertriebsmitarbeiter, einen Tag bevor er ein Meeting über das neue Produkt hat. Oder das Versenden von neuen Installationshinweisen per SMS an Ihren Techniker vor Ort, sobald er vor Ort auftaucht. Kommerzielle Websites wie IFTTT und Zapier sind riesig geworden und arbeiten genau nach diesen Prinzipien. Jetzt können Sie das auch in Ihrem eigenen Unternehmen umsetzten.

Die Idee, “Just-in-Time”-Einsätze durchzuführen, bei denen das System erkennt, dass Sie genau dann Hilfe benötigen, wenn Sie sie brauchen, ist in der Lernbranche schon seit einigen Jahren weit verbreitet. Da wir zunehmend von der Rolle der KI und des maschinellen Lernens in der Technologie hören, sollten Sie wissen, dass diese Techniken erst durch die standardisierte Nutzung von Daten wirklich zum Leben erweckt werden.

Als einfachstes Beispiel für maschinelles Lernen betrachten Sie ein Performance-Support-System, dass nicht nur automatisierte Maßnahmen versendet, sondern auch lernt, wann und wie diese Maßnahmen einen Unterschied zu den Ergebnissen machen. Wenn das System Hilfs-E-Mails versendet und der Lernende die Prüfung besteht, wird die E-Mail als gute Lösung gewertet. Wenn die E-Mails keinen Einfluss auf das spätere Ergebnis haben, dann lernt das System, dass dieser Ansatz wenig tatsächlichen Nutzen hat und kann einen anderen Ansatz versuchen. Im Moment mag es so aussehen, als sei maschinelles Lernen noch weit weg. Aber xAPI prägt unsere Fähigkeit, diese Techniken in naher Zukunft zu nutzen.



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Anwendungsfälle für xAPI 2

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