{"id":700108,"date":"2022-06-28T12:00:00","date_gmt":"2022-06-28T12:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/mindtools-kineo.com\/?p=700108"},"modified":"2022-06-28T12:00:00","modified_gmt":"2022-06-28T12:00:00","slug":"empezando-con-un-programa-de-learning-analytics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mindtools-kineo.com\/es\/blog\/empezando-con-un-programa-de-learning-analytics\/","title":{"rendered":"Empezando con un programa de Learning Analytics"},"content":{"rendered":"

El aprendizaje de datos y el an\u00e1lisis es un tema recurrente en estos d\u00edas en el campo de L&D. El \u00abBig Data\u00bb ha llegado y ahora los l\u00edderes del aprendizaje, y los dise\u00f1adores del aprendizaje, est\u00e1n comenzando a sumergirse en un \u00e1rea que tradicionalmente pueden haberse sentido fuera de nuestro alcance. Tal vez estuvimos haciendo un buen trabajo escribiendo excelentes evaluaciones y obteniendo datos de encuestas sobre las reacciones de los usuarios, pero \u00bfahora qu\u00e9? <\/p>\n

En \u00faltima instancia, a los l\u00edderes de aprendizaje y a las principales partes interesadas del negocio no les importa tanto la puntuaci\u00f3n de Josie en ese cuestionario de cumplimiento, sino el panorama general de lo que est\u00e1 sucediendo en la organizaci\u00f3n y si la inversi\u00f3n en programas de aprendizaje ha valido la pena. Quieren saber si van a obtener un retorno de la inversi\u00f3n (el ROI del aprendizaje) y si han gastado el presupuesto y la energ\u00eda adecuada en los lugares correctos. Y quieren saber c\u00f3mo mejorar sus ofertas en el futuro para asegurarse de que realmente est\u00e1n moviendo la aguja en el desarrollo de talentos y la mejora del rendimiento.<\/p>\n

El ROI del aprendizaje<\/h2>\n

Tradicionalmente, calcular el ROI del aprendizaje ha sido complicado. \u00bfC\u00f3mo podemos conectar los resultados del aprendizaje con las cosas que realmente importan: los resultados comerciales? En este d\u00eda de big data y an\u00e1lisis, la conversaci\u00f3n est\u00e1 cambiando y los equipos ahora tienen m\u00e1s herramientas y oportunidades para obtener conocimientos m\u00e1s profundos que nunca.<\/p>\n

Esto impacta a los l\u00edderes de aprendizaje y a los dise\u00f1adores instruccionales porque ahora tenemos que tener en cuenta qu\u00e9 datos deben capturarse con un punto de vista m\u00e1s abierto que nunca. Y el an\u00e1lisis de datos es un conjunto de habilidades completamente nuevo con el que la mayor\u00eda de nosotros no tenemos experiencia.<\/p>\n

\"\"<\/figure>\n

L&D est\u00e1 llegando all\u00ed, pero todav\u00eda tiene un camino por recorrer<\/h2>\n

El mes pasado, Preston Gales (director global de dise\u00f1o de aprendizaje e innovaci\u00f3n de productos de Kineo) y yo dirigimos un panel de discusi\u00f3n con l\u00edderes s\u00e9nior de una amplia variedad de organizaciones sobre datos y an\u00e1lisis como parte del programa OnCon Learning Leaders<\/a>. Los participantes compartieron en qu\u00e9 lugar estaban con el an\u00e1lisis de datos. Hicimos esta pregunta con los resultados siguiendo una curva de campana, lo que significa que la mayor\u00eda de los participantes sienten que tienen un camino por recorrer. <\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo te va con los datos y el an\u00e1lisis?<\/h4>\n
    \n
  1. Ni siquiera hemos comenzado.<\/li>\n
  2. Estamos recopilando datos de LMS tradicionales, pero eso es todo.<\/li>\n
  3. Estamos recopilando datos, pero definitivamente tenemos un camino por recorrer.<\/li>\n
  4. Nos sentimos bastante bien con los datos, pero todav\u00eda hay algunas lagunas.<\/li>\n
  5. Tenemos esto. Estamos recopilando y analizando datos y podemos tomar medidas al respecto.<\/li>\n<\/ol>\n

    \u00bfD\u00f3nde se ubica la funci\u00f3n de datos dentro de una organizaci\u00f3n?<\/h2>\n

    Hablamos con los participantes sobre qui\u00e9n es en encargado de los datos y el an\u00e1lisis en su organizaci\u00f3n, y esto pint\u00f3 un retrato de un modelo de madurez emergente para los equipos de aprendizaje. El camino hacia un programa robusto de an\u00e1lisis y datos de aprendizaje parece seguir un primer paso en el que el equipo de aprendizaje mejora sus habilidades y comienza a aprender los conceptos b\u00e1sicos y trata de \u00abhacer\u00bb datos y an\u00e1lisis. \u201cEl cient\u00edfico de datos accidentales\u201d, se podr\u00eda decir.<\/p>\n

    Las organizaciones m\u00e1s grandes y maduras parecen alejarse de ese enfoque y, en cambio, conf\u00edan en un equipo centralizado de datos y an\u00e1lisis que se asocia con el lado de aprendizaje del negocio. En estas organizaciones, los datos de todas partes se colocan en un almac\u00e9n de datos: desde una LMS, LRS, gesti\u00f3n del rendimiento, recursos humanos, resultados de ventas, etc. Desde all\u00ed, los cient\u00edficos de datos profesionales pueden ver el panorama general e identificar las tendencias y factores que realmente importan, por ejemplo, aquellos de alto rendimiento que superan sus n\u00fameros cada a\u00f1o son los que leen m\u00e1s art\u00edculos en l\u00ednea y participan en las discusiones del foro. O los l\u00edderes que pasaron por el programa de desarrollo de liderazgo XYZ se quedan m\u00e1s tiempo y tienen una mayor retenci\u00f3n.<\/p>\n

    Entonces, \u00bfpor d\u00f3nde empezar?<\/h2>\n

    Preston comparti\u00f3 su experiencia de vidas laborales pasadas al implementar programas de datos y an\u00e1lisis en grandes organizaciones. Present\u00f3 un marco \u00fatil que puedes considerar al madurar el programa de an\u00e1lisis y datos de aprendizaje implementado en tu organizaci\u00f3n:<\/p>\n