Apesar dos seus muitos efeitos positivos na aprendizagem e no desenvolvimento, está provado que quanto mais os profissionais de eLearning se aprofundam na análise de dados, mais desafios encontram. Descubra 5 das armadilhas mais comuns da análise de dados de eLearning para saber como evitá-las com sucesso.
Quais erros você deve evitar durante o processo de análise de dados?
Apesar dos seus muitos efeitos positivos na aprendizagem e no desenvolvimento, a investigação demonstrou que a análise de dados é um processo bastante desafiante. Às vezes, os resultados podem ser distorcidos ou representações deficientes da realidade, e tudo se resume a uma série de erros que os profissionais de eLearning cometem. Neste artigo, exploraremos 5 das armadilhas mais comuns na análise de dados de eLearning para que você possa detectá-las e evitá-las com sucesso no futuro.
5 armadilhas da análise de eLearning das quais você deve estar ciente
1. Escopo limitado do assunto em questão
Uma armadilha que você deve superar antes mesmo de começar a análise de dados é não aproveitar ao máximo seu pool de dados. Muitas organizações limitam-se a avaliações históricas de cursos de formação anteriores, ignorando as inúmeras capacidades das ferramentas de análise de dados . Embora seja útil examinar o que aconteceu no passado, não perca a oportunidade de identificar padrões que revelem o que o futuro reserva para a sua estratégia de treinamento online. Vincule os resultados da aprendizagem ao desempenho dos negócios para determinar as formas mais eficazes de aprendizagem e fazer recomendações criteriosas para o futuro. Desta forma, você aproveitará o máximo potencial da análise de dados e alcançará melhorias substanciais.
2. Vieses na análise e interpretação
A análise de dados é um processo objetivo que ajuda você a chegar a conclusões e tomar decisões com base em evidências da vida real. No entanto, isso não significa que preconceitos pessoais não possam afetar a forma como você interpreta os dados e, portanto, os resultados finais da análise. Vamos dar uma olhada nos vieses de análise de dados mais comuns:
Viés de confirmação. Isso ocorre quando subconscientemente procuramos informações que confirmem nossas crenças existentes e excluímos dados que vão contra elas. Isso pode acontecer quando pesquisamos, recuperamos ou tentamos interpretar dados.
Viés histórico. Isto normalmente ocorre quando grandes bases de dados são afetadas por preconceitos socioculturais sistemáticos. Portanto, ao coletar grandes quantidades de dados históricos para treinar algoritmos de Machine Learning, por exemplo, acabamos perpetuando essas visões distorcidas e distorcendo os resultados analíticos.
Viés de seleção. Às vezes, as amostras não representam a população de maneira precisa e objetiva porque são muito pequenas ou não são verdadeiramente aleatórias. O viés de seleção também pode ser resultado de representação excessiva, exclusão de alguns grupos ou design inadequado que dificulta a participação efetiva de todos os sujeitos.
Viés de exclusão. Ao lidar com terabytes de dados, é tentador escolher apenas uma pequena porção para analisar. Contudo, isso pode levar ao viés de exclusão, ou seja, à omissão de variáveis importantes, levando a resultados distorcidos.
Viés de sobrevivente. Isso se refere à tendência de focar principalmente em resultados bem-sucedidos. No eLearning, isso se traduziria na análise apenas de dados de alunos que foram aprovados no curso. No entanto, informações valiosas podem, sem dúvida, ser extraídas dos alunos que fracassaram ou também desistiram.
Viés atípico. Os valores discrepantes diferem muito da mediana, por isso é importante tratá-los adequadamente. Não incluí-los na análise pode resultar em resultados excessivamente ambiciosos que não refletem a realidade.
3. Confiança excessiva em dados quantitativos
Os dados quantitativos e qualitativos são de grande importância para a eficácia do seu processo de análise de eLearning. No entanto, o facto de os dados quantitativos serem mais fáceis de recolher e interpretar pode fazer com que os profissionais confiem excessivamente neles. No entanto, esta armadilha da análise de dados resultará numa compreensão insuficiente do ambiente de aprendizagem e dos factores que o afectam. Por exemplo, você pode tentar medir o envolvimento do aluno por meio de fatores como taxas de conclusão e tempo gasto em cada módulo, mas suas conclusões não estarão completas se você não levar em conta um fator qualitativo, como os índices de satisfação.
4. Implementando Intervenções Ineficazes
Outra armadilha da análise de dados de eLearning que muitas organizações enfrentam é que, embora os seus insights e conclusões estejam corretos, as suas intervenções não o são. Em outras palavras, as soluções que você está implementando para resolver os problemas destacados pela análise são ineficazes. Isso pode acontecer porque você não considerou os resultados da análise em si ou fatores adicionais, como os recursos disponíveis. Ao utilizar análises para melhorar sua estratégia de eLearning, você deve adotar uma abordagem holística que garanta o alinhamento com todas as etapas do seu processo de Design Instrucional. Isto envolve examinar cuidadosamente quaisquer ajustes e intervenções possíveis e abster-se de abordagens de tamanho único.
5. Preocupações com acessibilidade e inclusão
Uma armadilha final que você precisa considerar é negligenciar o design de ferramentas e metodologias de análise de dados tendo em mente a acessibilidade e a inclusão. Deixar de tomar as medidas necessárias para incluir esses grupos em seu conjunto de dados, seguindo as diretrizes de acessibilidade ou permitindo a integração de tecnologias assistivas, distorcerá significativamente os resultados analíticos, excluindo um importante grupo demográfico de alunos. Sem mencionar que a análise de dados do eLearning pode fornecer informações valiosas sobre como tornar o seu curso de formação mais acessível a alunos com diferentes necessidades e deficiências, melhorando assim a sua qualidade geral.
Conclusão
Quanto mais os profissionais de eLearning se aprofundam no mundo da análise de dados de eLearning, mais armadilhas eles naturalmente encontram e às vezes caem. No entanto, você não deve desanimar com esses desafios, pois eles podem ser superados através da utilização de medidas proativas e de planejamento estratégico. Munido deles, você pode aproveitar as qualidades transformadoras da análise de dados e usá-las para melhorar significativamente a eficácia e a qualidade de sua estratégia de treinamento online.
IDI Instituto de Desenho Instrucional
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