Coletar dados sobre suas experiências de aprendizado ajuda você a tomar boas decisões. Aqui estão as 4 dimensões de dados nas quais nos concentramos.
Desbloqueie seus dados de aprendizagem
Uma abordagem de análise de aprendizado significa rastrear os principais pontos de dados em toda a experiência de aprendizado para responder a perguntas importantes e, por fim, melhorar seus resultados de aprendizado.
A coleta de dados sobre suas experiências de aprendizado ajuda você a comprovar o sucesso e a tomar boas decisões sobre o aprendizado futuro. Dados categorizados e analisados levam a insights e uma compreensão mais robusta. Em última análise, isso ajuda você a melhorar seu aprendizado e a criar melhores experiências de aprendizado para seus alunos.
Você pode não ter o hábito de considerar suas necessidades de medição para cada projeto ou curso de aprendizagem. Tudo bem e bastante comum! Estamos aqui para ajudar a definir essas necessidades.
Então, vamos nos aprofundar nas 4 dimensões de dados nas quais nos concentramos.
1. Competência
Isso é tudo sobre conhecimento aplicado. É essencial medir a capacidade do aluno de aplicar o conhecimento em cenários e/ou exercícios realistas. Você pode avaliar a competência criando diferentes níveis de simulação das habilidades e da aplicação do conhecimento. A abordagem mais comum é uma avaliação baseada em cenários que oferece a oportunidade de avaliar os alunos usando situações de trabalho hipotéticas ou esperadas.
Os dados de competência podem nos ajudar a responder a uma série de questões vitais, incluindo:
O que os alunos já sabem/fazem e onde estão as lacunas?
O aprendizado está preenchendo essas lacunas?
Quão bem os alunos aplicam o conhecimento em avaliações e atividades?
Que perguntas e atividades eles acham difíceis?
Quão bem eles se saem em relação a diferentes objetivos de aprendizagem?
2. Percepção
Trata-se de medir uma mudança no aluno. Isso pode ocorrer por meio de resultados definidos ou habilidades recém-adquiridas. Também pode ser sobre um aumento na confiança do aluno, antes e depois do curso. Ou pode ser uma mudança de pensamento – por exemplo, quão confortável um aluno se sente sobre um determinado assunto.
As classificações de percepção são metacognitivas – elas exigem que os alunos relatem seus próprios pensamentos. Isso pode incluir relatar sua confiança em torno de um assunto ou indicar o quanto eles estão certos sobre os julgamentos que fazem durante as atividades dentro do aprendizado. As verificações de confiança são úteis em pré e pós-avaliações para medir como a confiança muda como resultado da experiência de aprendizagem.
Esses dados nos ajudam a responder a perguntas críticas, como:
A aprendizagem aumentou a confiança dos alunos?
Onde estão as áreas de baixa e alta confiança com nossos alunos?
Mesmo que saibam a coisa certa a fazer, os alunos estão confiantes para fazê-la na prática?
3. Engajamento
Trata-se de medir como o aluno interage com o aprendizado. Os dados de engajamento medem como os alunos interagem e concluem o aprendizado. Os dados mais comuns nesta categoria incluem quando o aluno abre o aprendizado pela primeira vez, quando o conclui e o tempo gasto no aprendizado.
Os dados de engajamento nos ajudam a responder a estas perguntas importantes:
Quanto tempo os alunos levam para concluir o aprendizado?
Eles estão gastando muito tempo em uma área, mas pulando em outra?
A atenção deles está distribuída em várias sessões?
Eles estão voltando para mais depois de concluir o aprendizado?
Eles estão concluindo o aprendizado em dispositivos móveis ou desktop?
4. Reação
Esta é uma área com a qual a maioria das equipes de L&D está muito familiarizada, medindo a opinião ou os sentimentos de um aluno sobre seu aprendizado. Os dados de reação são geralmente coletados por meio de “folhas de sorriso”, solicitando feedback do aluno após a conclusão do curso. Esses dados refletem a opinião ou reação do aluno ao aprendizado. As perguntas podem variar de satisfação genérica - "você gostou" - para avaliar a utilidade para o trabalho do aluno, a probabilidade de melhorar o desempenho.
Os dados de reação nos ajudam a responder às seguintes perguntas valiosas:
Os alunos gostaram da aprendizagem?
Eles acharam útil e relevante?
Eles pretendem se comportar de maneira diferente como resultado do treinamento?
Você pode identificar a necessidade de se concentrar em uma de nossas dimensões de dados mais do que em outras. Tudo bem! Nem todas as experiências de aprendizado exigirão que você capture confiança ou competência, embora a maioria dos cursos tenha a oportunidade de capturá-los de alguma forma. Por exemplo, um curso de conscientização pode não incluir oportunidades para medir a competência. Portanto, você pode querer se concentrar em medir as percepções dos alunos sobre o assunto antes e depois do aprendizado.
IDI Instituto de Desenho Instrucional
Comments