{"id":700032,"date":"2022-05-26T12:00:00","date_gmt":"2022-05-26T12:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/mindtools-kineo.com\/?p=700032"},"modified":"2022-05-26T12:00:00","modified_gmt":"2022-05-26T12:00:00","slug":"7-enfoques-de-learning-analytics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mindtools-kineo.com\/es\/blog\/7-enfoques-de-learning-analytics\/","title":{"rendered":"7 enfoques de Learning Analytics"},"content":{"rendered":"

\u00bfTe preguntas qu\u00e9 datos debes recopilar? \u00bfC\u00f3mo informar las decisiones de dise\u00f1o? \u00bfC\u00f3mo puedes ayudar a probar el impacto? Comienza con estos 7 enfoques para el an\u00e1lisis del aprendizaje.<\/b><\/p>\n

La iron\u00eda de que los datos sean tan variados cuando se trata de demostrar el impacto de su L&D no es algo que se nos escape aqu\u00ed en Kineo. El secreto para aprovechar al m\u00e1ximo sus datos es poder probar y medir qu\u00e9 valor se le ha agregado.<\/p>\n

El modelo de evaluaci\u00f3n de Kirkpatrick<\/a>, iniciado por primera vez por el Dr. Don Kirkpatrick en 1993, sigue siendo uno de los modelos de capacitaci\u00f3n m\u00e1s populares utilizados en la evaluaci\u00f3n de los programas de capacitaci\u00f3n en la actualidad. Consta de cuatro niveles de evaluaci\u00f3n de la formaci\u00f3n y cada nivel se basa en el anterior. Estos incluyen Reacci\u00f3n, Aprendizaje, Comportamiento y Resultados.<\/p>\n

Hazlo significativo<\/h2>\n

Los niveles descritos en el Modelo de Evaluaci\u00f3n de Kirkpatrick establecen objetivos claros y definidos para lograr m\u00e9tricas productivas. Esta es una de las reglas de oro cuando se trata de obtener resultados m\u00e1s efectivos y comprender los resultados de tu negocio. Aprende c\u00f3mo te ayudar\u00e1n los datos que estas recopilando:<\/a> \u00bfinformar\u00e1n las decisiones de dise\u00f1o, te ayudar\u00e1n a aprender algo sobre la capacitaci\u00f3n o la audiencia, o ayudar\u00e1n a demostrar el impacto?<\/p>\n

\n

\u201cA 1 de cada 2 l\u00edderes de L&D se le pide que demuestre que est\u00e1 agregando m\u00e1s valor. Esa es una estad\u00edstica bastante fuerte, con solo el 6% diciendo que estaban bajo menos presi\u00f3n para demostrar m\u00e1s valor\u201d – David Wilson, Fosway<\/p>\n<\/blockquote>\n

7 pasos para datos m\u00e1s inteligentes<\/h3>\n

Aqu\u00ed te brindamos 7 enfoques para la recopilaci\u00f3n de datos para una medici\u00f3n m\u00e1s inteligente:<\/p>\n

    \n
  1. Impacto en el negocio: <\/b>el impacto comercial consiste en intentar establecer una correlaci\u00f3n directa entre la capacitaci\u00f3n y una m\u00e9trica comercial. Un ejemplo com\u00fan es hacer una conexi\u00f3n entre un nuevo programa de capacitaci\u00f3n en ventas y el \u00e9xito de sus vendedores. Puede ser uno de los puntos de datos m\u00e1s dif\u00edciles de medir, pero se puede hacer, pensando creativamente sobre c\u00f3mo el aprendizaje se relaciona con los resultados comerciales, o realizando una prueba de control, por ejemplo.<\/li>\n
  2. Cambio en el comportamiento:<\/b> este enfoque comienza con la construcci\u00f3n de un modelo de comportamiento como parte de su evaluaci\u00f3n de necesidades. El modelo de comportamiento identifica tanto los comportamientos positivos, aquellos que queremos que nuestra audiencia contin\u00fae o aumente, como los comportamientos negativos, aquellos que queremos disminuir o eliminar. La estrategia de medici\u00f3n gira en torno a diferentes m\u00e9todos para cuantificar la frecuencia de estos comportamientos antes y despu\u00e9s del entrenamiento.<\/li>\n
  3. Aplicaci\u00f3n: <\/b>evaluar la aplicaci\u00f3n se trata de crear diferentes experiencias en las que se deben utilizar las habilidades y los conocimientos cubiertos en la capacitaci\u00f3n. El enfoque m\u00e1s com\u00fan es una evaluaci\u00f3n basada en escenarios que brinda la oportunidad de evaluar a los usuarios utilizando situaciones de trabajo hipot\u00e9ticas o esperadas. Este enfoque es especialmente \u00fatil para evaluar a los usuarios en aspectos en los que los errores y\/o el fracaso en el trabajo tienen grandes consecuencias. <\/li>\n
  4. Retenci\u00f3n del conocimiento:<\/b> las evaluaciones del conocimiento son omnipresentes en los eventos o cursos de aprendizaje corporativo para medir la capacidad del usuario para recordar hechos y terminolog\u00eda. En la mayor\u00eda de los casos, estas evaluaciones aparecen al final de un curso o m\u00f3dulo como pruebas o pruebas de conocimiento, y al final del curso como evaluaciones finales.<\/li>\n
  5. Confianza: <\/b>las calificaciones de confianza son metacognitivas (\u00a1eso significa pensar en su propio pensamiento!), lo que requiere que los usuarios informen sobre su propia conciencia de pensamiento. Es la autoevaluaci\u00f3n del usuario, de su propia confianza sobre una elecci\u00f3n o decisi\u00f3n, generalmente dada retrospectivamente despu\u00e9s de que se haya hecho la elecci\u00f3n. Los usuarios responden una pregunta y luego califican su confianza en su respuesta.<\/li>\n
  6. Engagement: <\/b>a diferencia de las categor\u00edas anteriores, los datos de participaci\u00f3n no se tratan del contenido que se ense\u00f1a. En cambio, se trata de medir la actividad. Los datos m\u00e1s comunes en esta categor\u00eda incluyen registros o inicios de un curso, finalizaci\u00f3n y tiempo dedicado.<\/li>\n
  7. Reacci\u00f3n:<\/b> los datos reflejan la opini\u00f3n del usuario sobre el aprendizaje o su reacci\u00f3n al mismo. Las preguntas pueden variar desde la satisfacci\u00f3n gen\u00e9rica: \u00ab\u00bfle gust\u00f3?\u00bb hasta la evaluaci\u00f3n de la utilidad para el trabajo del mismo, hasta la probabilidad de mejorar el rendimiento<\/li>\n<\/ol>\n

    Consulta nuestra gu\u00eda de Learning Data<\/a> para descubrir c\u00f3mo puedes comenzar a medir cada uno de estos tipos de datos hoy mismo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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