L&D-Trends 2023: Learning Analytics

L&D-Trends 2023: Learning Analytics

Learning Analytics ist einer der wichtigsten Trends für das Jahr 2023. Sorgen Sie für eine fundierte L&D-Analytik, von der Ihre L&D-Abteilung und das gesamte Unternehmen profitieren können.

Learning Analytics: KPIs definieren, Daten nutzen, Leistung steigern

Laut Gartner werden Unternehmen, denen es nicht gelingt, ein zukunftsfähiges und skalierbares Datenanalysesystem aufzubauen, bis 2024 wahrscheinlich Leistungseinbußen von mindestens zwei Jahren hinnehmen müssen. Im L&D-Bereich ist die Datenanalyse von entscheidender Bedeutung und wird im Jahr 2023 die Oberhand gewinnen. Das Sammeln von Daten über die Präferenzen der Lernenden auf individueller, Gruppen- und Unternehmensebene kann nicht nur aufschlussreich sein, sondern auch entscheidend dazu beitragen, das Wachstum und die Unternehmensleistung zu steigern. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit Hilfe von Learning Analytics die Unternehmensleistung steigern können.

Definieren Sie lernerzentrierte Key Performance Indicators (KPIs)

Die vielleicht größte Herausforderung, mit der sich L&D im Laufe der Jahre konfrontiert sah, ist die Frage, wie der Return On Investment (ROI) des Lernens ermittelt werden kann. Im Bereich L&D gibt es mehr als acht Modelle zur Bewertung des ROI von Lernaktivitäten, darunter das sehr effektive Kirkpatrick New World Model und das Philips-Modell. Indem man KPIs aus der Softwareentwicklung übernimmt und sie an spezielle Key Performance Indicators (KPIs) für das Lernen anpasst, lassen sich die Erkenntnisse aus diesen Modellen ergänzen.

KPIs wie Produkttreue, Produktakzeptanz, Produktwachstum und Produktbindung können Informationen über das Verhalten der Lernenden und ihre Bindung an das Lernprodukt liefern. Anhand dieser Daten können Sie und Ihr L&D-Team Ihre verschiedenen Lernprodukte im Hinblick auf ihren Wert für den Lernenden bewerten und Ihre begrenzten Ressourcen entsprechend zuweisen, um die vorhandenen Produkte, die den Lernenden gefallen, zu verbessern, die Produkte, mit denen sich die Lernenden nicht beschäftigen, zu streichen und die Produkte, die Potenzial haben, zu optimieren.

Kuratieren Sie lernerzentriertes Lernen

Zahlreiche Learning Management Systeme (LMS) und Learning Experience Systeme (LXP) nutzen Experience Application Program Interfaces (xAPI), entweder direkt oder über einen Learning Record Store (LRS). Mit dieser Funktion können Sie präzise Daten über das Mikroverhalten der Lernenden im Zusammenhang mit verschiedenen Lernaktivitäten erfassen, verwalten, speichern, verfolgen und analysieren.

Zu diesen Daten gehören u. a. die bevorzugte Lernmethode jedes Lernenden, die Zeit, in der er lernt, die Zeit, die er mit jeder Art von Lerninhalten verbringt, was er sucht, mit wem er in Kontakt tritt und wie er an Lernangebote erinnert werden möchte. Diese Informationen sind für Sie, Ihr L&D-Team und Ihr gesamtes Unternehmen von großem Nutzen, da sie die Präferenzen, Bedürfnisse und Wünsche der Lernenden auf individueller, Gruppen- und Unternehmensebene aufzeigen, was es Ihnen wiederum ermöglicht, ein auf die Lernenden ausgerichtetes Lernangebot zu erstellen.

Optimieren Sie die Zuordnung von L&D-Ressourcen

Sie können tiefer in Ihre Daten eindringen, um herauszufinden, welche Lerninhalte von den Lernenden am meisten angesehen, gemocht und in Anspruch genommen werden. Sie können Umfragen unter den Lernenden auswerten, um herauszufinden, welche Themen die Lernenden bevorzugen und welche sie gerne häufiger sehen würden. Anhand dieser Daten können Sie Entscheidungen darüber treffen, wie, wo und wann Sie Ressourcen für den L&D-Bereich zur Verfügung stellen, um die Lerninhalte und -aktivitäten, die auf der Grundlage der Daten keinen Mehrwert für die Entwicklung und den Lernprozess Ihrer Lernenden darstellen, zu optimieren. Sie können einen positiven Kreislauf schaffen, indem Sie Daten nutzen, um das beste Lernangebot zu ermitteln und die daraus resultierenden Learning Analytics kontinuierlich zu verfolgen, um die Zuordnung von L&D-Ressourcen zu optimieren.

Fördern Sie eine datengestützte Kultur

Sie können eine datengestützte Kultur in Ihrem Unternehmen fördern, indem Sie glaubwürdige und zuverlässige Lerndaten, die von Ihrem L&D-Team stammen, weitergeben. Mithilfe zuverlässiger und aussagekräftiger Datenanalysen können Sie Ihr Unternehmen positiv beeinflussen, um eine Kultur der Datenkompetenz zu schaffen, die wiederum eine datengestützte Kultur fördert, und um besser fundierte datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Untersuchungen der Harvard Business Review zeigen, dass Unternehmen, die Daten zur Entscheidungsfindung nutzen, langfristig bessere Leistungsergebnisse erzielen und zufriedenere Mitarbeiter und Kunden haben. Untersuchungen der Datenanalysesoftware Qlik zeigen ebenfalls, dass Unternehmen mit einer fundierten Datenkompetenz im Unternehmen andere Unternehmen um 5 % übertreffen können. Mit anderen Worten: Eine datengestützte Kultur ist gut fürs Geschäft, weil sie Sie, Ihr Team und Ihr Unternehmen in die Lage versetzt, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die die Unternehmensleistung steigern.

Einfluss auf die Unternehmensleistung

Mithilfe von fundierten Datenanalysen kann die Abteilung L&D nachweisen, wie das Lernen zum Erreichen von Geschäftsergebnissen beiträgt. Der Schlüssel zur Entwicklung und Gestaltung von Lernangeboten, die sich an den Ergebnissen der Unternehmensleistung orientieren, liegt darin, den Lernenden zu verstehen, die Anforderungen des Unternehmens zu analysieren und das zu lösende Problem aufzudecken. Nachdem Sie die Bedürfnisse und Präferenzen der Lernenden herausgearbeitet haben, muss Ihr Team die Unternehmensanforderungen analysieren, die von der jeweiligen Business Unit ausgehen, die die Schulung angefordert hat.

Es empfiehlt sich, dass Ihr L&D-Team mit der Abteilung zusammenarbeitet, um sicherzugehen, dass Ihre Analyse korrekt ist. Anschließend können Sie gemeinsam Lernangebote entwickeln, die den Anforderungen des Unternehmens und den Bedürfnissen und Vorlieben der Lernenden entsprechen. Die Zusammenarbeit stärkt die Verbindung zwischen L&D und der Business Unit und unterstreicht die Unterstützung und das Engagement Ihres L&D-Teams bei der Erreichung der Leistungsziele des Unternehmens.

Ein Beispiel: Die Business Unit möchte die User Experience (UX) um fünf Basispunkte im Net Promoter Score verbessern. Ihr L&D-Team muss mit der Business Unit zusammenarbeiten, um zu koordinieren, wann und wie die Business Unit die Daten zum Net Promoter Score erfasst, damit Ihr Team den Zeitpunkt für die Bereitstellung der Lerninhalte nach Bedarf planen kann. Ihr Team kann Lerninhalte zusammenstellen, einschließlich Mikrokurse und -videos zum Thema UX-Verbesserung. Mit Hilfe von xAPI, Umfragen und kleinen Teamdiskussionen können Sie die Leistung der Lernenden, ihr Engagement und die Anwendung des Gelernten verfolgen.

Auch wenn es unter Umständen schwierig ist, festzustellen, ob das Lernen allein einen Einfluss auf die Steigerung des Net Promoter Score hatte, können Sie zweifellos aufzeigen, wie die Lernenden auf die UX-Erkenntnisse, die sie aus den von Ihrem Team kuratierten Lerninhalten gewonnen haben, zugegriffen, sich damit beschäftigt und sie angewendet haben. Außerdem müssen Sie sechzig Tage nach Abschluss der Schulung ein Follow-up mit den Vorgesetzten durchführen, um qualitative und quantitative Daten zu den Verhaltensänderungen der Lernenden als Ergebnis der kuratierten Schulung zu sammeln. Diese Verhaltensänderungen werden wahrscheinlich die Veränderung des Net Promoter Score bewirken, den die Business Unit ursprünglich verbessern wollte.

Zusammenfassung

Die Datenanalyse ist ein wichtiger Trend, der sich auch 2023 durchsetzen wird. Der Aufbau einer fundierten und nachhaltigen L&D-Analytik kann sowohl für die L&D-Abteilung als auch für das Unternehmen als Ganzes mehrere Vorteile bieten. Um diese Vorteile als L&D-Führungskraft zu nutzen, können Sie verschiedene Strategien anwenden, wie z. B. das Definieren von lernerzentrierten KPIs, das Kuratieren von lernerzentriertem Lernen, das Optimieren der L&D-Ressourcenzuweisung, das Fördern einer datengesteuerten Kultur und schließlich das Verbessern von Geschäftsergebnissen.

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