Thu thập và phân tích dữ liệu học tập đã trở thành một yếu tố cực kỳ quan trọng đối với lĩnh vực giáo dục và đào tạo. Nguồn dữ liệu này không chỉ giúp người thiết kế đào tạo hiểu rõ hơn về quá trình học tập của học viên, mà còn cung cấp thông tin quý báu để cải thiện chất lượng giảng dạy và đào tạo cũng như tạo ra môi trường học tập tốt hơn. Tuy nhiên, với khối lượng dữ liệu khổng lồ, việc phân tích dữ liệu học tập trở nên phức tạp. Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu học tập, có bốn phương pháp chính giúp việc phân tích dữ liệu được thu thập từ người học trở nên đơn giản hơn rất nhiều. Vậy đó là những phương pháp nào? 

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

4 cấp độ phương pháp phân tích dữ liệu học tập (Learning Analytics)

Để chuyển đổi dữ liệu học tập thô thành các quyết định chiến lược, các tổ chức e-Learning cần áp dụng một mô hình phân tích tiến bộ, bao gồm bốn cấp độ chính. Đây là 4 phương pháp cốt lõi trong phân tích dữ liệu học tập:

Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)

Phân tích mô tả là cấp độ cơ bản nhất, tập trung vào tổng hợp và tóm tắt dữ liệu lịch sử để nhận diện các mẫu hành vi và hiệu suất đã xảy ra trong quá khứ. Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu học tập, đây là một phân tích phản ánh, cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách học viên tương tác với nội dung và môi trường học tập trực tuyến (LMS).

Cụ thể, phân tích mô tả có khả năng làm sáng tỏ những khía cạnh quan trọng về cách học viên tương tác với nội dung học tập và diễn đàn thảo luận. Ví dụ, trong một một diễn đàn thảo luận của một khoá học trực tuyến, phân tích mô tả có thể cung cấp thông tin về số lượng người học tham gia vào cuộc thảo luận, hay cho biết mức độ sự tham gia của họ.  

Nhiều nền tảng LMS và các hệ thống học tập cung cấp báo cáo phân tích mô tả nhằm giúp doanh nghiệp và các tổ chức đo lường hiệu suất của người học để đảm bảo rằng mục tiêu và chỉ tiêu đào tạo được đáp ứng. Các kết quả từ phân tích mô tả có thể nhanh chóng xác định các khía cạnh cần cải thiện như tỷ lệ tham gia của người học hay hiệu quả trong việc truyền đạt khóa học. 

Xem thêm: Hệ thống LMS là gì? Mọi thứ doanh nghiệp cần biết về phần mềm quản lý đào tạo trực tuyến

Phân tích hẩn đoán (Diagnostic Analytics)

Nếu phân tích mô tả cho biết điều gì đã xảy ra trong quá khứ thì phân tích chẩn đoán sẽ cho biết lý do tại sao điều đó lại xảy ra. Phương pháp này sử dụng các quy trình như khai thác dữ liệu, khám phá dữ liệu, tìm hiểu chi tiết để làm sáng tỏ nguyên nhân của các hành vi và sự kiện.  

Phân tích chẩn đoán là cầu nối giữa việc nhận diện vấn đề và giải pháp, đặc biệt hữu ích khi phát hiện các điểm bất thường (anomalies) trong dữ liệu:

• Xác định nguyên nhân gốc rễ: Khi tỷ lệ hoàn thành khóa học đột ngột giảm, phân tích chẩn đoán sẽ đi sâu vào xem xét liệu sự giảm sút đó có liên quan đến sự thay đổi của người hướng dẫn, độ khó của một module cụ thể, hay sự cố kỹ thuật của hệ thống LMS.
• Phát hiện điểm yếu nội dung: Khám phá các mối quan hệ nhân quả, ví dụ: học viên thường bỏ cuộc sau khi học Module 3 vì nội dung quá phức tạp hoặc chưa được thiết kế mạch lạc.
• Định hình chiến lược cải tiến: Thông tin từ chẩn đoán giúp các nhà quản lý đào tạo và thiết kế khóa học tập trung nguồn lực vào các khu vực bị lỗi hoặc kém hiệu quả nhất, đảm bảo tính hiệu quả của các hành động cải tiến.

Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)

Phân tích dự đoán là một phương pháp thống kê nâng cao, sử dụng các thuật toán học máy (Machine Learning) để nhận diện các xu hướng trong dữ liệu quá khứ và hiện tại nhằm dự đoán hành vi hoặc kết quả tương lai. Đây là cấp độ quan trọng, đáp ứng nhu cầu chứng minh Lợi tức Đầu tư (ROI) của đào tạo.

Dưới đây là một số lợi ích chính mà doanh nghiệp có thể kỳ vọng khi tích hợp phân tích dự đoán vào chiến lược phân tích dữ liệu học tập tổng thể: 

• Cá nhân hóa nhu cầu đào tạo cho nhân viên bằng cách xác định những khoảng trống, điểm mạnh và điểm yếu của họ. 
• Giữ chân nhân tài bằng cách theo dõi và hiểu rõ quá trình phát triển nghề nghiệp của nhân viên, đồng thời dự đoán những kỹ năng và tài liệu học tập nào sẽ mang lại lợi ích tốt nhất cho con đường sự nghiệp của họ.  
• Hỗ trợ những nhân viên có thể bị tụt lại phía sau hoặc không phát huy được tiềm năng của mình bằng cách đưa ra những phương án can thiệp trước khi ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động.
• Báo cáo và hình ảnh được đơn giản hóa.

Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics)

Đây là cấp độ cao nhất và tinh vi nhất của phân tích dữ liệu học tập. Phân tích đề xuất sử dụng kết quả của các mô hình dự đoán để tạo ra các đề xuất tự động và đưa ra quyết định tối ưu. Nó trả lời câu hỏi: "Chúng ta nên làm gì để đạt được kết quả tốt nhất?". Có thể nói, phân tích đề xuất là nền tảng của các hệ thống học tập thích ứng (Adaptive Learning) và nền tảng trải nghiệm học tập (LXP). 

Việc sử dụng phân tích đề xuất đang ngày càng phát triển và có thể được tìm thấy trong một số hệ thống quản lý học tập (LMS) và công nghệ học tập phổ biến: 

• Có một số công cụ sử dụng phân tích đề xuất để xác định nội dung mà người học đã học để sau đó đề xuất những nội dung mới. Đây là một ví dụ về cách phân tích học tập đang được ứng dụng trong học tập thích nghi. 
• Một số LMS hứa hẹn sẽ giảm thời gian đào tạo cho nhân viên bằng cách xác định kiến thức cơ bản và trình độ cơ bản trước đó để đề xuất khóa đào tạo hoặc tài nguyên nào phù hợp nhất cho người học. 

Kinh nghiệm thực tiễn khi ứng dụng phân tích dữ liệu học tập

Việc triển khai thành công phân tích dữ liệu học tập đòi hỏi nhiều hơn là chỉ sở hữu hệ thống LMS hiện đại. Doanh nghiệp cần chuẩn bị về mặt chiến lược, văn hóa và kỹ thuật để biến dữ liệu thành hành động.

• Bắt đầu với mục tiêu đào tạo cụ thể: Doanh nghiệp không nên phân tích dữ liệu một cách tùy tiện chỉ vì dữ liệu có sẵn. Kinh nghiệm là phải bắt đầu bằng việc đặt ra câu hỏi chiến lược rõ ràng: "Chúng ta muốn giải quyết vấn đề kinh doanh nào thông qua đào tạo?" Ví dụ cụ thể có thể là giảm thiểu tỷ lệ sai sót nghiệp vụ hay cải thiện tỷ lệ giữ chân nhân viên mới. Sau khi có mục tiêu, doanh nghiệp mới xác định các chỉ số học tập (KPIs) liên quan (như điểm kiểm tra kỹ năng, thời gian hoàn thành khóa bắt buộc) để việc phân tích dữ liệu học tập được thực hiện có chủ đích.
• Đảm bảo chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu: Doanh nghiệp cần thiết lập quy trình chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu. Dữ liệu từ các hệ thống khác nhau (LMS, HRIS, hệ thống đánh giá hiệu suất) cần được tích hợp và ghi nhận một cách chính xác, đầy đủ theo chuỗi thời gian để đảm bảo độ tin cậy của kết quả phân tích.
• Thúc đẩy văn hóa sử dụng dữ liệu: Thành công không chỉ nằm ở công cụ mà còn ở con người. Việc người quản lý đào tạo (L&D), HR và cấp quản lý có sẵn sàng tin tưởng và sử dụng kết quả phân tích dữ liệu học tập để đưa ra quyết định hay không là yếu tố quyết định. Cần tập trung đào tạo cho đội ngũ L&D cách đọc, hiểu, và trình bày các báo cáo phân tích một cách có ý nghĩa để biến dữ liệu thành hành động thực tiễn.

Xem thêm: Các hình thức đào tạo trong doanh nghiệp phổ biến nhất hiện nay 

Kết luận

Phân tích dữ liệu học tập không chỉ đơn thuần là việc thu thập số liệu, mà là quá trình áp dụng các phương pháp thống kê, trực quan hóa, khai phá và phân tích mạng lưới để tạo ra thông tin chi tiết có giá trị. Bốn phương pháp hàng đầu này là nền tảng để các tổ chức e-Learning hiểu sâu sắc về hành vi và hiệu suất của học viên, từ đó cải thiện chất lượng khóa học và tối ưu hóa ROI đào tạo.

Để hệ thống hóa và áp dụng thành công cả 4 phương pháp phân tích dữ liệu học tập trên, bạn cần một nền tảng vững chắc. OES cung cấp hệ thống quản lý học tập (LMS) tích hợp các công cụ Learning Analytics mạnh mẽ, giúp bạn tự động thu thập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu theo thời gian thực. Liên hệ ngay với OES để chuyển đổi dữ liệu thô thành chiến lược đào tạo đột phá!