Cách đưa ra quyết định đúng đắn dựa trên dữ liệu trong L&D (Phần 2) 
SELECT MENU

Cộng đồng E-learning

Cách đưa ra quyết định đúng đắn dựa trên dữ liệu trong L&D (Phần 2) 

Tiếp nối chuỗi bài viết chia sẻ về chủ đề cách đưa ra quyết định đúng đắn dựa trên dữ liệu trong L&D dành cho các chuyên gia đào tạo, tổ chức và doanh nghiệp, trong bài viết này, OES sẽ chia sẻ tiếp các chỉ số chính cần theo dõi, cách thu thập dữ liệu học tập và những thách thức của dữ liệu trong quá trình ra quyết định. 

Xem thêm: Cách đưa ra quyết định đúng đắn dựa trên dữ liệu trong L&D (Phần 1) 

Các số liệu chính cần theo dõi để biết cách đưa ra quyết định đúng đắn

Trong phần 1, chúng ta đã thấy được vai trò và lợi ích của việc ra quyết định tốt hơn dựa trên dữ liệu. Tuy nhiên, các chuyên gia đào tạo, tổ chức và doanh nghiệp nên theo dõi dữ liệu học tập nào? Các chỉ số quan trọng với các chuyên gia L&D là gì?  

Các chỉ số này là phương tiện để các chuyên gia L&D xác định mức độ hiệu quả trong các chương trình đào tạo của mình. Cụ thể, là những chỉ số nào, nguồn dữ liệu này từ đâu, cách xử lý để trở thành thông tin hữu ích như thế nào, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu trong phần dưới đây. 

Kết quả học tập – cách đưa ra quyết định đúng đắn

Chỉ số này tập trung vào việc đo lường hiệu quả của các chương trình đào tạo đã triển khai. Chúng bao gồm tỷ lệ hoàn thành, tiến bộ trong học tập, khả năng tiếp thu kiến thức, tỷ lệ duy trì,… 

Tóm lại, dữ liệu này sẽ giúp các chuyên gia L&D biết chương trình đào tạo của mình đang tác động như thế nào đến kiến thức và kỹ năng của người học, điều này không thể hiện tác động đến hành vi và hiệu suất đào tạo. 

Phân tích hiệu suất cách đưa ra quyết định đúng đắn

Với chỉ số này, ngoài các dữ liệu về tỷ lệ hoàn thành và điểm hài lòng để làm nổi bật tác động của chương trình đào tạo đến mục tiêu của tổ chức. Tại đây, các chuyên gia đào tạo cần theo dõi mức độ tương tác với nền tảng, mức độ tương tác trên forum, cải thiện hiệu suất, những thay đổi về hiệu quả hoạt động, chi phí cho mỗi người học và lợi tức đầu tư tổng thể của mình. Qua đó, các chuyên gia đào tạo có thể hiểu sâu và đánh giá được các chỉ số hiệu suất dầào tạo. 

Phản hồi của người học 

Các số liệu này xoay quanh việc thu thập phản hồi từ người học để các chuyên gia L&D có thể đánh giá mức độ hài lòng của họ với nội dung, cách triển khai và nền tảng mà tổ chức sử dụng. Bên cạnh đó, các chuyên gia L&D có thể thiết lập điểm quản cáo ròng (NPS – Net Promoter Score) cho chương trình đào tạo của mình hoặc sử dụng một số cách tiếp cận người học khác. 

Thông qua phản hồi của người học, các chuyên gia đào tạo sẽ hiểu được rằng chương trình đào tạo có gây được ấn tượng đối với người học không. Ngược lại, nếu chưa hài lòng, các chuyên gia đào tạo sẽ xác định được vấn đề để cải thiện. 

Thu thập dữ liệu học tập bằng cách nào để hỗ trợ ra quyết định?

Mỗi cách tương tác giữa người học và chương trình đào tạo sẽ tạo ra một điểm dữ liệu mới Nhưng làm cách nào để các chuyên gia L&D thu thập thông tin này để tối ưu cách đưa ra quyết định đúng đắn? 

Trên thực tế, dữ liệu L&D trong tổ chức, doanh nghiệp có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau, thông qua việc cung cấp trải nghiệm đào tạo trực tuyến (online) và trực tiếp (offline) đa dạng. Dưới đây là một số nguồn dữ liệu chính các chuyên gia L&D có thể áp dụng: 

  • Hệ thống quản lý học tập (LMS): hiện nay các hệ thống quản lý học tập hiện đại như Welearning có các tính năng báo cáo giúp doanh nghiệp theo dõi mức độ tham gia, tiến độ và tỷ lệ hoàn thành của học viên,v.v 
  • Bảng điều khiển tổ chức: với những khóa đào tạo trực tiếp, dữ liệu từ các bảng điều khiển tổ chức cung cấp cái nhìn tổng quan về hiệu suất của toàn bộ tổ chức, bao gồm các thống kê về tỷ lệ hoàn thành, thời gian dành cho học tập và mức độ tham gia. 
  • Đánh giá kỹ năng và năng lực: Doanh nghiệp có thể sử dụng các bài đánh giá để thu thập những thông tin chuyên sâu của học viên về cấp độ năng lực và khả năng áp dụng các kỹ năng, kiến thức tại nơi làm việc. 
  • Đánh giá hiệu suất: Đánh giá hiệu suất và phản hồi của người quản lý có thể mang lại góc nhìn rộng hơn về tác động của đào tạo đối với hiệu suất công việc. 
  • Biểu mẫu khảo sát và phản hồi: Ý kiến đóng góp trực tiếp của người học thông qua phiếu khảo sát, biểu mẫu và phỏng ván có thể là nguồn dữ liệu định tính có giá trị cao cho tổ chức. Tổ chức có thể tham khảo mẫu câu hỏi trong phiếu khảo sát đánh giá chất lượng đào tạo cho nhân viên tại đây. 
  • Nhóm kiểm soát: doanh nghiệp cũng có thể thiếp lập nhóm kiểm soát để kiểm tra giải thuyết. Ví dụ: tác động của hoạt động L&D đến hiệu suất bán hàng của nhân viên hoặc sự hài lòng của khách hàng,v.v 

Sau khi đã thu thập một lượng dữ liệu L&D khổng lồ, doanh nghiệp sẽ cần xử lý chúng để từ dữ liệu thô trở thành những thông tin hữu ích hỗ trợ việc ra quyết định ch các nhà quản lý. Hiện nay, hiểu rõ được tầm quan trọng của dữ liệu, OES chúng tôi cung cấp giải pháp phân tích và trực quan hóa dữ liệu dành cho các tổ chức, doanh nghiệp.  

Cụ thể, thông qua giải pháp này của OES, các chuyên gia đào tạo có thể chuyển đổi dữ liệu L&D phức tạp thành các biểu đồ, đồ thị và trang tổng quan một cách logic và dễ hiểu. 

Xem thêm: Data visualization là gì? Tầm quan trọng của data visualization với doanh nghiệp 

Những thách thức về dữ liệu học tập

Khi đề cập đến dữ liệu học tập L&D và các dữ liệu lớn nói chung, có nhiều thách thức khác nhau mà các chuyên gia L&D cần lưu ý. Khi giải quyết được những thách thức này, các chuyên gia L&D có thể biết cách đưa ra quyết định đúng đắn dựa trên dữ liệu. Cụ thể: 

  • Chất lượng dữ liệu: các yếu tố công nghệ và môi trường L&D ngày càng phát triển, vì vậy, điều quan trọng là doanh nghiệp phải luôn cập nhật dữ liệu của mình. Dữ liệu lỗi thời hoặc dữ liệu không liên quan có thể dẫn đến tình trạng gây lãnh phí thời gian và tài nguyên của tổ chức mà không giải đáp được vấn đề, mục tiêu đặt ra. 
  • Kiến thức về dữ liệu: Các tổ chức, doanh nghiệp lớn có khả năng tiếp cận lượng dữ liệu lớn về học viên, nhân viên của họ. Điều này đỏi hỏi các chuyên gia đào tạo không chỉ phải hiểu về kiến thức chuyên môn L&D mà còn phải có khả năng thu thập, phân tích và hiểu rõ dữ liệu. 
  • Tầm nhìn và định hướng dữ liệu: Lượng dữ liệu lớn có thể khiến các chuyên gia đào tạo cảm thấy choáng ngợp và không chắc chắn. Do đó, các chuyên gia đào tạo cần có khả năng định hướng những dữ liệu liên quan, xem xét các yếu tố khác có thể tác động đến sự thành công của hoạt đông L&D như thế nào. 
  • Quyền riêng tư và bảo mật: Việc thu thập và lưu trữ dữ liệu của người học có thể gây lo lắng về quyền riêng tư đối với học viên. Doanh nghiệp nên đảm bảo và tuân thủ các quy trình bảo vệ dữ liệu. Bên cạnh đó, doanh nghiệp cũng cần thiết lập các biện pháp bảo mật để bảo vệ mọi dữ liệu học tập của tổ chức.

Kết

Để đưa ra quyết định sáng suốt trong L&D, các chuyên gia đào tạo phải đối mặt với vô vàn thách thức và sự không chắc chắn trong tương lai. Nhưng việc ra quyết định dựa trên dữ liệu có thể giúp các chuyên gia dễ dàng đưa hoạt động L&D thành công nhanh hơn. Hy vọng trong bài viết này, các chuyên gia đào tạo hiểu cách đưa ra quyết định đúng đắn dựa trên dữ liệu học tập để áp dụng cho tổ chức của mình.  

Để tìm hiểu thêm về các phương thức, cách triển khai hệ thống LMS cũng như cập nhật các xu hướng e-Learning mới nhất, hãy liên hệ ngay với OES – Công ty Cổ phần Dịch vụ Đào tạo Trực tuyến hàng đầu tại Việt Nam nhé!     

Bài viết liên quan

X
OES

Nhận thông báo về những Khóa học mới nhất

DMCA.com Protection Status

Error: Contact form not found.

Đăng ký nhận tư vấn Khóa học

Đăng ký nhận tư vấn Khóa học

0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x