Quais partes do seu programa de treinamento são mais ou menos eficazes? Quando seus funcionários estão realmente engajados e quando sonham acordados? Quais unidades de treinamento / simulações / avaliações / ações dos funcionários estão mais associadas à aprendizagem? Como o treinamento influencia o sucesso de seus funcionários e de sua organização? Você gostaria de ser capaz de responder a essas perguntas? De acordo com o Relatório do Estado da Indústria de 2012 da ASTD, em 2011 as organizações dos EUA gastaram mais de US $ 156 bilhões em treinamento, com uma média de pouco menos de US $ 1200 por funcionário. Para esse tipo de massa, as empresas querem ver alguns resultados.
MOOCs (cursos on-line abertos e massivos) estão atualmente redesenhando o cenário educacional e de treinamento. Em janeiro de 2013, o blog Harvard Business Review chamou de “o advento de aulas online massivamente abertas … o desenvolvimento tecnológico mais importante do milênio até agora”. Você entendeu isso? O desenvolvimento tecnológico mais importante do milênio até agora.
Por que eles estão causando um impacto tão grande? As razões são muitas e crescentes. Eles não apenas oferecem escalabilidade e acesso sem precedentes e desafiam a noção de que o conteúdo é rei, mas também podem fornecer grandes quantidades de dados do usuário. Não estamos falando apenas de quanto tempo as pessoas se dedicam a uma tarefa específica ou de quem acertou em cada pergunta; estamos falando da capacidade de rastrear e analisar todos os aspectos da experiência do aluno.
O modelo atual de análise de treinamento é “pequenos dados” – dados baseados em relatórios, avaliações e assim por diante, de um pequeno número de alunos. Mas os MOOCs podem fornecer dados de milhões de pessoas e os dados são coletados em muitos níveis diferentes: o nível de pressionamento de tecla, o nível de pergunta, o nível do aluno, o nível do instrutor, o nível do programa e até mesmo o nível organizacional. Esse “big data” pode ser usado para modelar as características e resultados do aluno e da organização e, o mais importante, para prever tendências e padrões futuros. Pode ajudar as organizações a identificar quais programas estão funcionando e quais não, onde é necessário treinamento adicional e a melhor maneira de ministrar esse treinamento.
Em um relatório de 2012 sobre mineração de dados educacionais e análise de aprendizagem, o Escritório de Tecnologia Educacional do Departamento de Educação dos Estados Unidos identificou várias perguntas que o big data pode ajudar os educadores a responder. Aqui estão alguns deles:
- Qual sequência de tópicos é mais eficaz para um aluno específico? Quando os alunos estão prontos para passar para o próximo tópico?
- Quais ações do aluno estão associadas a mais aprendizagem? Que ações indicam satisfação, envolvimento, progresso de aprendizagem, etc.?
- Quais características de um ambiente de aprendizagem online levam a uma aprendizagem melhor? O que irá prever o sucesso do aluno?
- Quando a intervenção é necessária?
Quando todo o processo de aprendizagem ocorre online, todo o processo de aprendizagem pode ser rastreado e analisado, e os dados gerados vão muito além do que está disponível em uma sala de aula. Os alunos em MOOCs não apenas assistem a vídeos e respondem perguntas – eles interagem uns com os outros e com o instrutor por meio de fóruns de discussão, redes sociais, blogs e muitos outros fluxos, deixando longas e ricas trilhas de dados digitais. Esses dados podem revelar tendências e padrões que não podem ser detectados em formatos tradicionais e nos permitem ir além do que as pessoas estão aprendendo para como estão aprendendo. Como disse a co-fundadora do Coursera, Daphne Koller: “A disponibilidade dessas grandes quantidades de dados nos fornece insights sobre como as pessoas aprendem, o que entendem, o que não entendem, quais são os fatores que fazem com que alguns alunos entendam e outros não sem precedentes, eu acho, no reino da educação. ”
Esse conhecimento pode ser usado para melhorar o treinamento conduzido por instrutor (ILT) e o aprendizado online. Aqui estão algumas áreas principais onde big data de MOOCs podem informar a prática de treinamento:
- Melhorando os resultados. Este é o mais óbvio. É claro que o objetivo de todo treinamento é aumentar as habilidades e a eficácia dos funcionários. Os dados MOOC podem ser analisados nos níveis micro e macro para melhorar os resultados individuais e organizacionais.
- Clustering e mineração de relacionamento. Esses dois conceitos têm a ver com a descoberta de relações entre variáveis. Os dados podem ser usados de várias maneiras, como para organizar funcionários com habilidades complementares em equipes e grupos de trabalho.
- Personalização de programas em grande escala. Os MOOCs começaram como uma solução única para todos, mas estão evoluindo rapidamente para ambientes de aprendizagem adaptáveis feitos sob medida para alunos individuais. Em um futuro próximo, a experiência de aprendizagem será otimizada individualmente e em tempo real.
- Previsão de tendências futuras. Qual será o retorno do investimento (ROI) para o seu programa de treinamento? O big data ajudará as organizações a prever o impacto dos programas de treinamento no sucesso individual, da unidade de negócios e da organização.
As empresas já usam big data para tomar decisões sobre vendas, serviços financeiros, publicidade, gerenciamento de risco, preços, gerenciamento da cadeia de suprimentos – você escolhe. Mas até que os MOOCs entrassem em cena, a maioria das organizações não conseguia reunir dados suficientes para informar as decisões sobre seus programas de treinamento. Agora, os dados estão sendo coletados de milhões de alunos em salas de aula educacionais e corporativas virtuais em toda a Internet.
O campo é muito novo e os educadores estão apenas começando a perceber o poder de ter esses dados disponíveis. Em uma primeira tentativa de quantificar essa experiência de aprendizado, a Duke lançou recentemente um relatório sobre seu primeiro MOOC. Os resultados fornecem insights não apenas sobre as realizações dos alunos, mas também sobre suas atividades e resultados, motivações e atitudes e os fatores que tanto promovem quanto fornecem obstáculos ao aprendizado. À medida que mais organizações coletam, analisam e (no verdadeiro espírito do MOOC) compartilham seus dados, começaremos a desenvolver novos modelos para aumentar a eficiência e eficácia instrucional. As empresas inteligentes usarão esses dados para garantir que estão obtendo o melhor retorno possível sobre o investimento em seus programas de treinamento, de modo que tenham algo a mostrar por aqueles US $ 156 bilhões.
Então, agora você está convencido de que a estrutura de aprendizagem é o caminho a seguir e que o big data transformará sua abordagem de treinamento, mas não sabe por onde começar com a implementação? Não se preocupe – há um MOOC para isso!
