Mira dentro de mi bola de cristal
¿Alguna vez ha intentado predecir el futuro? Estoy seguro de que la mayoría de la gente no dejaría pasar la oportunidad de mirar una bola de cristal mística y ver exactamente lo que les depara el futuro. ¿Vas a ganar la lotería? O tal vez solo quiera saber si el clima va a cooperar con usted durante las vacaciones que estaba esperando.
Independientemente de nuestro deseo innato de predecir lo que sucederá a continuación, no existen métodos realistas para «ver» el futuro. ¿O hay? En el mundo del aprendizaje y el desarrollo, puede haber una manera de predecir el aprendizaje futuro. Hoy, aprenderá un poco más sobre Predictive Learning Analytics y las formas en que este método puede ayudarlo a prepararse y brindar un desarrollo profesional efectivo.
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¿Qué es el análisis predictivo del aprendizaje?
En el campo del aprendizaje y el desarrollo (L&D), es importante evitar lo que se conoce como aprendizaje basura. El aprendizaje de desecho es un término que se refiere a la cantidad de información de capacitación que nunca se usa realmente en el lugar de trabajo. Los métodos de formación tradicionales a menudo conducen a un aprendizaje preliminar.
Predictive Learning Analytics (PLA) es diferente de los métodos de capacitación tradicionales. PLA se centra en las personas y predice si los empleados llevarán o no la formación al lugar de trabajo y aplicarán lo que han aprendido. El método PLA también puede ayudar al empleador a desarrollar actividades de capacitación futuras y de seguimiento para cada empleado.
El proceso del método PLA
Hay tres fases y nueve pasos para el método PLA. Estas fases y pasos se describen a continuación.
Fase uno: Preparando el escenario
La fase uno del método PLA es preparar el escenario . Hay cuatro pasos para esta fase:
1. Seleccione el programa de aprendizaje y las personas que participarán en la formación.
Durante este paso del proceso, usted está determinando qué capacitación va a proporcionar y las personas a las que va a formar.
2. Construya el algoritmo PLA.
Un algoritmo es un conjunto de reglas o procedimientos que se utilizan para resolver un problema. En este caso, el problema que está resolviendo es averiguar qué empleados tienen probabilidades de tener éxito después de la capacitación y cuáles no. Su algoritmo, por lo tanto, es su proceso para descubrir esto. Puede lograr esto diseñando un cuestionario que incluye preguntas básicas que revelarán sus creencias sobre la capacitación (relevancia, importancia, aplicación).
3. Recopile datos y calcule el índice de aplicación del alumno.
Una vez que sus empleados hayan respondido el cuestionario, puede recopilar la información y calcular el índice de solicitud de aprendizaje . El índice de solicitud de aprendizaje simplemente se refiere a las puntuaciones de cada empleado en el cuestionario. Estos puntajes se clasifican desde el más alto (con mayor probabilidad de aplicar la capacitación con éxito) al más bajo (con menor probabilidad de aplicar la capacitación con éxito).
4. Calcule los porcentajes de aprendizaje de desecho e identifique los obstáculos para la transferencia del aprendizaje.
El aprendizaje de desecho ocurrirá cuando sus aprendices probablemente no apliquen la capacitación. Según el cuestionario y el índice de aplicación del alumno, puede determinar algunos obstáculos que probablemente afecten la transferencia del aprendizaje. Por ejemplo, ¿expresó un aprendiz alguna preocupación de que la capacitación no fuera relevante para su trabajo? Esto se consideraría un obstáculo.
Fase dos: implementación de la metodología
La Fase Dos es cuando implementa la metodología. La metodología es la serie de pasos que ha decidido seguir para obtener un resultado positivo en la formación. Esta fase incluye los siguientes tres pasos:
5. Identifique qué alumnos corren el riesgo de no poder aplicar el nuevo aprendizaje en el entorno laboral.
Una vez que haya identificado a estos alumnos, es importante diseñar actividades de seguimiento que ayuden a estos alumnos a superar los obstáculos para aplicar su formación. Continuando con el ejemplo anterior, le convendría proporcionar información adicional al empleado que expresó su preocupación de que la capacitación era irrelevante. Su trabajo es convencerlos genuinamente de la relevancia e importancia de completar la capacitación.
6. Realizar evaluaciones de Nivel 2 y Nivel 3 para validar el algoritmo PLA.
Una evaluación de Nivel 2 está diseñada para evaluar si el aprendizaje se ha producido realmente como resultado de la formación. Una evaluación de Nivel 3 está diseñada para evaluar la transferencia de aprendizaje de cada uno de los participantes. Busca saber si aplicaron o no la formación a su entorno laboral.
7. Implemente las actividades de seguimiento que diseñó y vuelva a calcular el porcentaje de aprendizaje residual.
Durante este paso, participará en actividades de seguimiento específicas, basadas en las necesidades de sus participantes.
Fase tres: compartir su éxito
La tercera fase es la parte del proceso en la que comparte su experiencia con todas las partes interesadas. Esta fase incluye dos pasos finales.
8. Informe sus resultados a las partes interesadas.
Desea asegurarse de compartir la información que aprendió con sus partes interesadas. Comunique sus éxitos y áreas en las que podría mejorar.
9. Agregue datos de sistemas LMS / HRIS.
Desea resaltar los datos que ha recopilado durante todo el proceso. El método PLA se describe como un ciclo; por lo tanto, los datos de ciclos anteriores deberían informar la implementación del ciclo actual.
Beneficios de implementar análisis de aprendizaje predictivo
Como se señaló anteriormente, el scrap learning es demasiado común en el mundo del desarrollo profesional. El análisis de aprendizaje predictivo ayuda a los líderes a anticipar mejor las áreas potenciales de preocupación al incorporar el desarrollo profesional. Al hacerlo, puede asegurarse de que está maximizando su inversión en desarrollo profesional mientras apoya de manera efectiva a un personal diverso y se comunica claramente con las partes interesadas.
Resumen de la lección
Predictive Learning Analytics (PLA) es un enfoque de desarrollo profesional que se centra en las personas y predice si los empleados llevarán o no la formación al lugar de trabajo y aplicarán lo que han aprendido. El método PLA consta de nueve pasos que se dividen en tres fases: preparar el escenario , implementar la metodología y compartir su éxito .
El objetivo del método PLA es disminuir la cantidad de aprendizaje de desecho , o aprendizaje que nunca se aplica al lugar de trabajo. Mediante el desarrollo de un algoritmo o un conjunto de reglas para resolver el problema, el líder puede calcular un índice de aplicación del alumno para determinar la probabilidad de una aplicación exitosa del nuevo aprendizaje. Una vez completados estos pasos, el líder puede comenzar a brindar sesiones de seguimiento específicas para «cerrar la brecha» entre los que tienen más probabilidades de tener éxito y los que tienen menos probabilidades de tener éxito.
El método PLA es beneficioso porque ahorra tiempo y dinero a las organizaciones profesionales. Al predecir los niveles de transferencia de aprendizaje, la organización puede preparar e implementar mejor un desarrollo profesional de calidad.
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