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¿Los datos son la clave para el éxito del aprendizaje?

  • 6 Min para leer

Si se esfuerza por brindar una experiencia de aprendizaje personalizada y verdaderamente moderna para su gente, es hora de dejar de pasar por alto los datos. Hasta hace relativamente poco, nuestra tecnología de aprendizaje no proporcionaba mucha información sobre nuestros estudiantes. Simplemente sabríamos si completaron un curso y si aprobaron o reprobaron. Pero las soluciones de aprendizaje modernas brindan información real y procesable sobre el desempeño de nuestra gente. Nos muestra dónde están las brechas de habilidades, dónde los empleados carecen de compromiso y dónde podrían estar buscando algo que aún no existe. 

Usar estos datos como base de su programa de aprendizaje es genial ¿Pero usarlo para mejorar y expandir continuamente su oferta de aprendizaje? Bueno, esa es la diferencia entre buenas y excelentes experiencias de aprendizaje. Especialmente cuando se trata de aprendizaje programático o basado en programas. El aprendizaje programático es un enfoque combinado a largo plazo del aprendizaje que combina datos con aprendizaje personalizado, interacción con las personas, puessta en práctica y retroalimentación para crear un cambio de comportamiento real. En esta sexta y última entrega de nuestra serie de blogs programáticos, exploraremos cómo los datos pueden mejorar su oferta de aprendizaje y mejorar la experiencia del estudiante. 

La revolución de los datos de L&D 

Los datos en L&D no siempre han sido excepcionalmente útiles. Aunque siempre querremos saber si un estudiante ha completado un curso y si aprobó o reprobó una evaluación, estos datos no nos dicen nada sustancial. No nos dice el por qué una persona abandonó un curso antes de tiempo, ni a qué recursos tenía (o no había) accedido antes de realizar una evaluación. En cambio, nos muestra una pieza de información, en completo aislamiento del panorama mucho más amplio. Esto no nos ayuda a refinar y mejorar nuestras experiencias de aprendizaje. En cambio, necesitamos datos que muestren la utilización de recursos y el impacto de diferentes intervenciones de aprendizaje en los resultados. Es este tipo de datos los que crearán el impacto real que se necesita en nuestras organizaciones. 

Desde principios de la década de 2000, el concepto de macrodatos (o Big Data) se ha introducido en el mundo empresarial. Los macrodatos son una combinación de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados recopilados por organizaciones que pueden extraerse para obtener información y utilizarse en proyectos de aprendizaje automático. Y a lo largo de los años han habido muchas discusiones sobre el uso de macroadatos en RR.HH. y L&D. Muchos refutan la afirmación de que deberíamos utilizar big data en nuestra industria, simplemente porque no creen que existan. La mayoría de las empresas tienen miles de empleados, no millones, por lo que los datos que tenemos en nuestros equipos son bastante “pequeños”. Pero todos están de acuerdo en una cosa: los datos (sin importar el tipo) deben usarse para mejorar la experiencia de nuestros empleados y la provisión de aprendizaje. 

Y el uso de datos se ha vuelto aún más importante en los últimos meses. El inicio de la pandemia de Covid-19 hizo que los profesionales de L&D giraran sobre sus talones, pivotaran y transformaran la forma en que ofrecían aprendizaje a su gente. L&D se despidió de la comodidad de la sala de capacitación y de los cursos presenciales, y ejecutó sus programas de manera virtual. Pero el cambio al aprendizaje virtual no solo significó aprender nuevas herramientas digitales, significó perder el elemento de datos más valioso del entrenador: el lenguaje corporal. Como tal, es más importante que nunca usar datos de nuestra pila de tecnología de aprendizaje para evaluar el progreso de los estudiantes a lo largo de un programa, identificar a los estudiantes que tienen dificultades e identificar cómo ayudarlos y apoyarlos durante todo el programa. 

Cambiar la mentalidad sobre los datos 

Muchos profesionales de L&D pasan por alto la importancia de analizar datos en L&D. En su lugar, simplemente crean programas de aprendizaje, los implementan para los estudiantes y rara vez miran hacia atrás para ver qué funcionó, qué no y qué se puede mejorar en el futuro. Es hora de que esto cambie. L&D debe volverse hipercrítico con su producción y responsabilizarse del éxito del estudiante. Y esto va a requerir un cambio de mentalidad. 

A menudo, los datos en L&D se ven como datos de desempeño en el resultado del equipo de aprendizaje. Si las tasas de aprobación de la evaluación son altas, el equipo hizo un buen trabajo. Por el contrario, si están bajos, el equipo hizo algo mal. Esta mentalidad debe cambiar. Sabemos que las evaluaciones son una pequeña parte de un programa de aprendizaje mucho más amplio. Existen numerosas razones por las que los puntajes de la evaluación pueden ser extremadamente altos o terriblemente bajos, pero estos por sí solos no deberían indicar el éxito o el fracaso del departamento de L&D.  

En cambio, necesitamos utilizar los datos como indicadores de mejora. Las bajas tasas de aprobación podrían significar que los estudiantes necesitan más capacitación en el trabajo o quizás más tiempo para practicar. También podrían significar que el énfasis del aprendizaje está en la sección incorrecta y que debe modificar su programa para satisfacer las necesidades de sus estudiantes y cubrir las brechas de habilidades en los lugares relevantes. Si cambia su forma de pensar y ve los datos como una forma de empoderar al equipo de L&D y, a su vez, ayudar a más estudiantes, antes de que se dé cuenta, estará aprovechando los datos en cada oportunidad. 

Datos en el aprendizaje programático 

El aprendizaje programático es un marco diseñado para abordar cuestiones organizativas más complejas mediante la adquisición y aplicación de nuevas habilidades y conocimientos. Pero las necesidades organizacionales evolucionan, al igual que las habilidades que nuestra gente necesita a lo largo de su carrera. Cuando una cohorte de estudiantes termine el programa, otra recién comenzará. Si nunca actualizara y mejorara su programa de aprendizaje, estaría cometiendo una verdadera injusticia con sus estudiantes. Y no, esto no significa modificar ligeramente el diseño a lo largo de los años para que se vea mejor. Debe mejorar el contenido incluido para asegurarse de que satisfaga las necesidades cambiantes y el entorno de sus estudiantes.  

Pero, ¿Cómo sabrá qué cambiar en su programa de aprendizaje? Con datos, por supuesto.  

Los datos y la inteligencia son un paso crucial del marco de aprendizaje programático. La aplicación del marco debe comenzar con los datos. Tal como:   

  • ¿Qué necesita saber su gente?
  • ¿Cómo se están desempeñando actualmente?  
  • ¿Cómo se sienten actualmente?  

Una vez que sepa esto, debe diseñar viajes de aprendizaje personalizados, llenos de interacción, práctica y retroalimentación de personas en función de las necesidades destacadas a partir de estos datos iniciales.  

Pero la efectividad real del aprendizaje programático proviene del hecho de que es un viaje cíclico e interminable de evolución continua. Y los datos del comienzo de su viaje son solo eso: el comienzo. Con el tiempo, puede evaluar su viaje de aprendizaje combinado y evaluar lo que funciona, por ejemplo:  

  • ¿Qué está teniendo el mayor impacto en sus estudiantes? 
  • ¿Qué pasos están pasando por alto?  
  • ¿Cómo influye la combinación que ha elaborado en su rendimiento?  
  • ¿Qué necesitan saber mejor?  
  • ¿Cómo puedes retratar mejor esa información?  

Y luego comienza de nuevo, ajustando, refinando y mejorando su programa de aprendizaje – impulsando el logro de aprendizaje y el rendimiento cada vez que recorre el círculo de aprendizaje programático.  

Al hacerlo, mejorará continuamente la experiencia de aprendizaje. Al evolucionar y mejorar su oferta a los estudiantes, estará liderando con el ejemplo. Alimentará una organización de aprendices motivados y de por vida. Pero para hacer esto, no puede usar datos solo, debe integrar sus datos con el resto del marco de aprendizaje programático para tener un impacto real. 

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