Trong thời đại ngày nay, quản lý dữ liệu người học đóng vai trò quan trọng đối với sự phát triển của doanh nghiệp trong lĩnh vực giáo dục và đào tạo. Dữ liệu người học không chỉ là bộ nhớ chứa thông tin, mà là kho tàng ẩn chứa những câu chuyện thú vị và chiến lược tối ưu hóa chương trình đào tạo. Đối mặt với khối lượng lớn thông tin từ quá trình học tập và hoạt động cá nhân, doanh nghiệp cần áp dụng các chiến lược quản lý dữ liệu một cách hiệu quả để đảm bảo sự nhất quán và chính xác của thông tin. Vậy doanh nghiệp có thể áp dụng những cách quản lý dữ liệu người học nào hiệu quả? Hãy cùng tìm hiểu với OES trong bài viết này nhé. 

Xem thêm: Xu hướng L&D hàng đầu 2023: Phân tích học tập – Learning Analytics

Dữ liệu người học là gì?

Dữ liệu người học là tập hợp các thông tin và dữ liệu bao gồm nhiều khía cạnh của hành vi hay kết quả liên quan đến quá trình học tập hay hoạt động cá nhân trong môi trường giáo dục hoặc đào tạo. Dữ liệu này thường được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau như thông qua các nền tảng học trực tuyến, hệ thống quản lý học tập (LMS), bài kiểm tra và đánh giá, hay các hoạt động tương tác trực tuyến khác. 

Dữ liệu người học có thể bao gồm các thông tin như tiến độ học tập, điểm số, thời gian dành cho học, tương tác với tài liệu học, thái độ học tập, hoặc các thông tin khác tương tự về quá trình học tập cá nhân. Thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu người học, người thiết kế chương trình đào tạo có thể hiểu rõ hơn về nhu cầu và tiến trình học tập của học viên, tạo ra trải nghiệm học tập cá nhân hóa cũng như đưa ra những chiến lược đào tạo phù hợp nhất.

Cách quản lý dữ liệu người học hiệu quả nhất

Lựa chọn công cụ quản lý phù hợp 

Một công cụ quản lý dữ liệu người học hiệu quả không chỉ là quyết định giúp doanh nghiệp duy trì sự nhất quán và chính xác trong thông tin mà còn là một quyết định mang tính chiến lược giúp doanh nghiệp duy trì được nguồn lực và đảm bảo sự ổn định của hệ thống trong thời gian dài.  

Doanh nghiệp có thể lựa chọn được công cụ quản lý phù hợp dựa trên một số tiêu chí sau: 

• Linh hoạt và khả năng tích hợp tốt: Doanh nghiệp nên lựa chọn công cụ có khả năng tích hợp tốt với các nền tảng học tập khác nhau giúp đồng bộ dữ liệu và tạo ra một hệ thống toàn diện hơn. 
• Bảo mật và quyền riêng tư: Công cụ quản lý cần đáp ứng được các tiêu chuẩn bảo mật và quyền riêng tư, đặc biệt là khi xử lý thông tin cá nhân của học viên. Doanh nghiệp cần kiểm tra xem công cụ có đảm bảo mã hóa, kiểm soát truy cập, và các biện pháp bảo mật khác không. 
• Dễ sử dụng: Công cụ cần đơn giản và dễ sử dụng, giao diện rõ ràng để giảm thiểu thời gian và công sức đào tạo nhân viên cũng như quản lý dữ liệu người học hiệu quả. 
• Khả năng phân tích dữ liệu: Công cụ nên có khả năng mạnh mẽ trong việc phân tích dữ liệu, ví dụ như khả năng tạo ra báo cáo, đồ thị trực quan, chi tiết để hỗ trợ quá trình ra quyết định và cải thiện chất lượng giáo dục. 
• Hỗ trợ kỹ thuật: Doanh nghiệp cũng cần xác định rõ mức độ hỗ trợ kỹ thuật của đơn vị cung cấp như hỗ trợ các vấn đề về lỗi hệ thống, hướng dẫn sử dụng, đào tạo nhân viên,… 
• Chi phí và tính bền vững: Doanh nghiệp có thể xem xét về chi phí triển khai và duy trì công cụ, đồng thời kiểm tra tính bền vững của công cụ trong dài hạn để có thể đảm bảo rằng chi phí và hiệu suất là hợp lý. 

Xem thêm: Welearning – Nền tảng học tập trực tuyến nổi bật nhất hiện nay 

Căn chỉnh dữ liệu với kết quả học tập của học viên 

Quá trình căn chỉnh dữ liệu người học với kết quả học tập không chỉ là bước quan trọng để đảm bảo tính chính xác của thông tin, mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích chi tiết về sự tiến triển và hiệu quả của chương trình đào tạo. Cách quản lý dữ liệu người học này sẽ tạo thành cơ sở vững chắc cho quyết định chiến lược đặc biệt hóa, giúp tối ưu hóa trải nghiệm học tập của từng học viên. Thông qua đó, doanh nghiệp có thể cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa, điều chỉnh nội dung học tập, và thậm chí tạo ra các chương trình học tập đặc biệt dựa trên nhu cầu và mức độ tiến bộ của học viên. 

Ngoài ra, bằng cách phân tích chi tiết mối quan hệ giữa dữ liệu học tập và kết quả, doanh nghiệp có thể xác định được những phương pháp giảng dạy hiệu quả và thậm chí dự đoán xu hướng học tập, tạo ra cơ hội để nâng cao chất lượng giáo dục toàn diện. 

Đảm bảo dữ liệu chính xác, đầy đủ và nhất quán 

Việc đảm bảo dữ liệu chính xác, đầy đủ và nhất quán không chỉ là bước cơ bản để xây dựng nền tảng cho quản lý dữ liệu hiệu quả mà còn là đảm bảo rằng quyết định dựa trên dữ liệu sẽ mang lại giá trị cao nhất. Chính vì vậy, quá trình thu thập dữ liệu cần tuân thủ các quy trình chuẩn xác, và các biện pháp kiểm soát chất lượng phải được thiết lập để ngăn chặn lỗi hoặc thông tin không chính xác từ việc nhập liệu. 

Bên cạnh đó, các dữ liệu doanh nghiệp thu thập được cần đảm bảo thu thập một cách toàn diện cũng như không bị xung đột hoặc mâu thuẫn với nhau. Các hệ thống và quy trình cũng cần được thiết lập để đảm bảo tính nhất quán giữa các nguồn thông tin. 

Sử dụng các phương pháp phù hợp để phân tích dữ liệu 

Với lượng dữ liệu người học khổng lồ, thách thức đặt ra cho doanh nghiệp là làm thế nào để phân tích chúng một cách hiệu quả. Lựa chọn những phương pháp phù hợp sẽ giúp việc phân tích dữ liệu người học trở nên đơn giản hơn rất nhiều. 

Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu học tập, có bốn phương pháp thường xuyên được sử dụng: 

• Descriptive analytics – Phân tích mô tả: Được thiết kế để cung cấp cái nhìn sâu sắc về các mẫu hành vi và hiệu suất trong môi trường học tập trực tuyến. 
• Diagnostic analytics – Phân tích chẩn đoán: Hữu ích trong việc xác định các điểm bất thường và giúp các doanh nghiệp xác định chính xác các khía cạnh cần nghiên cứu thêm.  
• Predictive analytics – Phân tích dự đoán: Có thể khảo sát các rủi ro hoặc cơ hội xảy ra giúp doanh nghiệp thực hiện những biện pháp can thiệp cụ thể để cải thiện các sáng kiến học tập trong tương lai. 
• Prescriptive analytics – Phân tích đề xuất: Được sử dụng để tạo ra các đề xuất và đưa ra quyết định dựa trên những kết quả tính toán của các mô hình thuật toán. 

Cách quản lý dữ liệu người học hiệu quả với các phương pháp này không chỉ giúp doanh nghiệp xác định được những gì đã xảy ra và tại sao, mà còn đưa ra những dự đoán hứa hẹn về tương lai và hướng dẫn các biện pháp cải thiện. 

Sử dụng dữ liệu để cải thiện chương trình đào tạo 

Qua việc phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về cách học viên tương tác với nội dung học tập, đạt được những tiến bộ nào, và gặp phải những thách thức gì để có thể điều chỉnh chương trình đào tạo sao cho phản ánh đúng nhu cầu và mong muốn của học viên. 

Đồng thời, bằng cách theo dõi và phân tích cách học viên tương tác với các phương tiện học tập và công nghệ, doanh nghiệp có thể đánh giá hiệu quả của các yếu tố này và điều chỉnh chúng để tối ưu hóa trải nghiệm học tập, đảm bảo rằng chương trình đào tạo luôn đáp ứng tốt nhất cho học viên. 

Xem thêm: Tầm quan trọng của Learning Analytics khi triển khai đào tạo trực tuyến 

Kết 

Bí mật tạo nên thành công của nhiều doanh nghiệp ngày nay không chỉ đến từ sản phẩm xuất sắc hay chiến lược tiếp thị tốt, mà còn xuất phát từ hoạt động đào tạo nhân viên thành công thông qua khả năng khai thác và quản lý thông tin người học một cách hiệu quả. Với các cách quản lý dữ liệu người học OES đã gợi ý ở trên, hy vọng doanh nghiệp sẽ dễ dàng trong việc cải thiện chất lượng đào tạo, nâng cao hiệu suất làm việc, và thúc đẩy sự phát triển bền vững.  

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!