De Datos a Acción: Prediciendo y Mejorando el Éxito del Estudiante

Desbloqueando el Poder de la Analítica Predictiva

Cuando inviertes en cualquier estrategia empresarial, quieres saber si estás obteniendo el valor de tu dinero. La formación no es una excepción. Seguir los resultados de la formación de los empleados garantiza que retengan lo que aprenden y apliquen nuevas habilidades en el trabajo. Y la formación se traduce en resultados reales para tu organización. Tradicionalmente, los programas de formación han dependido de medidas reactivas, evaluando el éxito solo después de que el programa termina. La analítica predictiva cambia el guion. Te permite anticipar posibles tendencias y áreas donde los estudiantes podrían tener dificultades.

Este cambio de reacción a predicción desbloquea el verdadero poder de la analítica del aprendizaje. Impulsa el impacto de la formación para garantizar el éxito de tu fuerza laboral.

¿Qué es la Analítica Predictiva en L&D?

La analítica predictiva es un estudio profundo de datos que te ayuda a prever las necesidades de formación. Te permiten predecir las necesidades y personalizar la formación para obtener la mejor experiencia de aprendizaje más atractiva.

Esta metodología útil no siempre ha sido accesible. Sin embargo, las tecnologías más nuevas la han vuelto más estándar en Aprendizaje y Desarrollo.

La Evolución de la Analítica del Aprendizaje en la Formación Corporativa

Al principio, la evaluación de la formación se centraba principalmente en tasas de finalización y verificaciones de conocimientos básicos. Los desarrolladores de formación mirarían estos resultados para dar forma a su estrategia.

Sin embargo, este enfoque ofrecía una visión limitada de la experiencia de aprendizaje. ¿Los empleados simplemente memorizaban hechos, o estaban comprendiendo el material y su aplicación?

La aparición de los Sistemas de Gestión del Aprendizaje (LMS) marcó un punto de inflexión. Estas plataformas de formación podían rastrear más métricas en tiempo real, brindando a los profesionales de L&D un conjunto más amplio de métricas para analizar. Por ejemplo, podían rastrear factores como el tiempo dedicado a los módulos y brechas de conocimiento (identificadas a través de evaluaciones).

Esta nueva profundidad ofrecía información valiosa pero aún carecía de una perspectiva orientada al futuro.

El surgimiento de herramientas de analítica sofisticadas e Inteligencia Artificial significa que ahora puedes analizar grandes cantidades de datos. Puedes identificar tendencias para predecir las necesidades de los estudiantes, obstáculos potenciales y estilos de aprendizaje individuales.

Cómo la Analítica Predictiva Puede Elevar el Aprendizaje de los Empleados

La analítica predictiva es un cambio de juego en Aprendizaje y Desarrollo. Aprovecha los datos históricos, la demografía de los estudiantes, el rendimiento pasado y factores externos para predecir tus necesidades de formación.

Te ayuda a personalizar el aprendizaje y capacita a los profesionales de L&D para atender a las diversas necesidades de cada empleado. Imagina poder predecir qué empleados podrían tener dificultades con un módulo específico o estilo de aprendizaje. Esto desbloquea el potencial para personalizar la experiencia de aprendizaje de una manera que hace que la formación sea aún más efectiva y relevante.

Hay muchos beneficios en este enfoque.

1. Experiencias de Aprendizaje Personalizadas

Anticipar las necesidades de los estudiantes te permite personalizar el viaje de aprendizaje. Por ejemplo, puedes dirigir a los empleados que tienen dificultades con un concepto particular a recursos específicos antes de que se queden rezagados. Este enfoque personalizado fomenta una comprensión más profunda, un mayor compromiso y una mejor retención del conocimiento.

2. Mejor Diseño de Cursos

Entender las necesidades y dificultades de los estudiantes te da una ventaja en el diseño del curso. Puedes obtener información sobre cosas como:

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Dónde se atascan las personas en los cursos existentes.
Si las habilidades se están transfiriendo a su trabajo real.
Qué patrones en antecedentes o experiencia comparten los estudiantes.

Cuando conoces el impacto de la formación en estas áreas, puedes hacer ajustes para mejorar tus programas.

3. Intervención Temprana para Estudiantes con Dificultades

Identificar a los estudiantes en riesgo de tener dificultades al principio te permite proporcionar apoyo específico. Puedes ofrecer tutoría individual o más ejercicios prácticos para ayudarlos a mantenerse al día.

Este enfoque proactivo evita la frustración y el desánimo.

4. Mayor Compromiso de los Empleados y Menor Rotación

Los empleados saben que necesitan mantenerse al día con los avances de la industria. De hecho, el 37% de los empleados se preocupan de que sus habilidades se vuelvan obsoletas en el futuro. Pero para el 64%, mejorar habilidades y reentrenarse mejora su seguridad laboral.

La formación efectiva y práctica es clave para la retención de empleados. Cuando puedes predecir y adaptar la formación a posibles brechas de habilidades, les muestras a los empleados que te preocupas por sus objetivos profesionales.

Los empleados que se sienten vistos y valorados tienen más probabilidades de estar contentos en sus trabajos. No solo tendrás una fuerza laboral más capacitada, sino que también tendrás una menor rotación.

Aplicaciones del Mundo Real y Estudios de Casos

¿Cómo se ve este proceso en la práctica? Veamos cómo las empresas han utilizado la analítica predictiva del aprendizaje para mejorar los resultados de la formación.

Personalización de Trayectorias de Aprendizaje para el Desarrollo de Liderazgo en Microsoft

Microsoft utiliza la analítica predictiva para personalizar las trayectorias de aprendizaje para sus líderes empresariales. La empresa examina datos existentes sobre rendimiento y compromiso con los materiales de formación.

El análisis muestra lo que cada líder necesita aprender mejor y lograr sus objetivos. Microsoft puede entonces adaptar los programas de formación para que encajen.

Resultado: La formación personalizada ayuda a los estudiantes a mantenerse a la vanguardia de su campo. Microsoft está ayudando a “blindar el futuro” de las carreras de su equipo directivo.

Aumento del Compromiso y la Retención de Empleados en SAP

SAP utiliza la analítica predictiva para aumentar el compromiso y la retención de empleados. La empresa examina datos de encuestas a empleados, participación en la formación y métricas de rendimiento para predecir qué empleados están en riesgo de desvinculación y rotación.

Con esta información, SAP puede implementar intervenciones dirigidas (por ejemplo, planes de desarrollo personalizados o programas de mentoría).

Resultado: SAP utiliza estas intervenciones para reenganchar a los empleados y reducir las tasas de rotación.

De Reactivo a Proactivo

Entonces, ¿cómo pasas de un enfoque reactivo a un enfoque proactivo en el análisis de datos?

No es tan simple como cambiar un interruptor. Pero es posible si adoptas nuevas formas de pensar. Aquí hay tres tácticas que te ayudarán a hacer la transición.

Abrazar la Toma de Decisiones Basada en Datos

Cultiva una cultura que valore las estrategias basadas en datos. Anima a los interesados a confiar en las ideas de los datos para la toma de decisiones en lugar de la intuición o la tradición.

¿Cómo?

Proporciona formación sobre la importancia de la alfabetización de datos y la analítica. Invita a todos los empleados, especialmente a los gerentes y al personal de formación.

Enfoque en la Mejora Continua

A medida que desarrolles tu estrategia de formación, adopta una mentalidad de mejora continua. Comprende que las estrategias proactivas significan iteración. Debes responder a actualizaciones regulares de los datos.

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¿Cómo?

Establece bucles de retroalimentación. Analiza continuamente los datos de los programas de formación para refinar el contenido y la entrega de la formación.

Anticipar las Necesidades Futuras

Amplía tu pensamiento de reaccionar a problemas actuales a anticipar tendencias y necesidades futuras. Reconoce que la analítica predictiva puede prever problemas y oportunidades potenciales.

¿Cómo?

Revisa regularmente los modelos predictivos para mantenerte al tanto de posibles brechas de habilidades, problemas de rendimiento y requisitos de formación.

4 Pasos para Implementar la Analítica Predictiva

Una vez que tu organización esté lista para comenzar a recopilar y utilizar datos, es hora de poner la teoría en acción. Pero, ¿cómo pasas de la preparación de la analítica predictiva al análisis accionable? Y luego a resultados exitosos?

Aquí hay 4 pasos para unirlo todo.

1. Recopilar y Analizar Datos de Formación

Los datos son el combustible de la analítica predictiva. Aprovecha los datos existentes del LMS, métricas de rendimiento pasadas e información demográfica. Analiza estos datos para identificar patrones y relaciones que puedan predecir el comportamiento y los resultados de los estudiantes.

2. Seleccionar las Técnicas y Algoritmos Correctos

Elije algoritmos apropiados para construir tu modelo predictivo. Basa esto en tus objetivos de formación y el tipo de datos que recopilas. Algunas técnicas a considerar son el análisis de regresión, algoritmos de clasificación, Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y más.

Comprender el contexto de la formación te ayudará a seleccionar los algoritmos más efectivos para descubrir ideas valiosas.

3. Refinar para la Precisión

Una vez que construyas tu modelo, prueba su efectividad. Pruébalo en un conjunto de datos separado para ver qué tan bien predice los resultados futuros. Mira métricas como precisión, precisión y recuperación.

Basándote en los resultados, es posible que necesites ajustar los parámetros del modelo o probar diferentes algoritmos para lograr el nivel deseado de precisión y confiabilidad.

4. Implementación y Mejora Continua

Después de pruebas y validación exhaustivas, integra tu modelo predictivo en tu programa de formación corporativa.

Esto puede implicar alimentar datos en tu LMS. O crear trayectorias de aprendizaje personalizadas basadas en las predicciones del modelo.

Supervisa el rendimiento de tu modelo con el tiempo y actualízalo para mantener la precisión.

Consideraciones Éticas y Privacidad de Datos

Al igual que con cualquier recopilación de datos, ten cuidado al proteger la privacidad de los estudiantes. Utiliza la analítica predictiva de manera responsable para fomentar un entorno de aprendizaje basado en la confianza y el crecimiento personalizado para todos los empleados.

Veamos tres grandes preocupaciones en torno a la ética y la privacidad. Y las mejores prácticas que te ayudarán a proteger los datos y mantener la confianza de tus empleados.

1. Privacidad y Seguridad de Datos

La analítica predictiva a menudo implica la recopilación y análisis de datos personales sensibles, como métricas de rendimiento, niveles de compromiso y datos conductuales. Manipular estos datos de manera incorrecta puede provocar violaciones de privacidad.

Almacena los datos de forma segura y protégelos contra accesos no autorizados. Las violaciones de datos pueden provocar daños legales y de reputación significativos.

Mejores Prácticas:

Establece políticas y procedimientos claros que describan la responsabilidad de las iniciativas de analítica predictiva.
Siempre que sea posible, anonimiza los datos de los estudiantes para minimizar los riesgos de privacidad.
Publica informes de transparencia regularmente que expliquen cómo funcionan los modelos predictivos y cómo los utilizas.

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Lo importante es establecer pautas claras cuando se trata de tecnología y su respectivo impacto en las personas.

2. Consentimiento Informado

Los datos de empleados son personales y debes manejarlos con cuidado. Los estudiantes tienen derecho a entender cómo se utilizan sus datos y tener control sobre su recopilación y aplicación.

No querrás sorpresas donde las personas sientan que has comprometido su privacidad.

Mejores Prácticas:

Proporciona explicaciones claras y concisas sobre la recopilación de datos, cómo utilizas los datos de los estudiantes y cómo puede afectar a las experiencias de formación.
Ofrece a las personas formas de optar por no participar en la recopilación de datos sin enfrentar consecuencias negativas.

3. Sesgo y Equidad

Los algoritmos son tan buenos como los datos en los que se entrenan. Los datos sesgados pueden llevar a predicciones discriminatorias, perjudicando potencialmente la experiencia de formación de los estudiantes.

Asegúrate de que la analítica predictiva beneficie a todos los estudiantes y empleados por igual. Y que no favorezca ni perjudique a ningún grupo en particular.

Mejores Prácticas:

Audita regularmente la recopilación y uso de datos y aborda posibles sesgos en los algoritmos.
Utiliza conjuntos de datos diversos y representativos para entrenar modelos predictivos y reducir el riesgo de sesgo.

El Impacto de la Inteligencia Artificial en el Aprendizaje Corporativo

Integrar la Inteligencia Artificial en el aprendizaje corporativo promete un futuro de programas de formación personalizados y efectivos. Lo mismo ocurre al usar la IA en la analítica del aprendizaje.

Así es cómo.

Manejo Proactivo de Brechas de Habilidades

El análisis tradicional a menudo identifica brechas de habilidades después del hecho, dejándote corriendo para ponerte al día. La IA y el Aprendizaje Automático pueden analizar tendencias de la industria, demandas del mercado laboral y datos de rendimiento individual para predecir brechas de habilidades.

Esta previsión te permite desarrollar programas de formación específicos antes de que estas brechas afecten al crecimiento.

Mejora del Retorno de la Inversión en Formación

La IA puede optimizar la asignación de recursos. La personalización de trayectorias de aprendizaje e identificación de necesidades de apoyo de los empleados garantizará que inviertas sabiamente los dólares de formación.

Además, las ideas impulsadas por datos de ML pueden ayudar a identificar qué módulos de formación son más efectivos. Podrás mejorar y optimizar continuamente los programas de formación.

Mejor Rendimiento de los Empleados

Un enfoque de talla única no funciona para la formación. La IA y el Aprendizaje Automático pueden adaptar el contenido y los métodos de entrega a estilos y necesidades de aprendizaje individuales.

Imagina un sistema que recomienda módulos basados en el rol laboral de un empleado, datos de rendimiento pasados y métodos de aprendizaje preferidos. Este enfoque individualizado fomentará una mayor participación con el material de aprendizaje. Y más participación significa una mejor retención de conocimientos y rendimiento mejorado.

De Reactivo a Revolucionario: Abrazando la Analítica Predictiva del Aprendizaje

La analítica predictiva del aprendizaje te permite prever y abordar proactivamente las necesidades únicas de cada estudiante.

Este enfoque basado en datos te permite personalizar los viajes de aprendizaje, identificar obstáculos antes de que surjan y ofrecer apoyo específico para una mejor retención de conocimientos y desarrollo de habilidades.

Sobre todo, promueve una fuerza laboral más comprometida y de alto rendimiento. Esto conduce a una mayor productividad, innovación y una ventaja competitiva para tu organización.

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