Daten nutzen, um intelligentere Lernentscheidungen zu treffen

In diesem Blog taucht Laura Overton in das Thema Lerndaten ein. Wie kannst du Daten nutzen, um bessere Lernentscheidungen in L&D zu treffen? Lies weiter und finde es heraus!

Laura Overton

Learning Analyst, Sprecherin, Autorin, Vermittlerin, Forscherin

December 13, 2019·aktualisiert March 11, 2024

9 minute read

Der Ausgangspunkt zur Bewältigung der Datenherausforderungen von L&D

Daten sind das heiße Thema für die heutigen Lernenden. 9 von 10 lernenden Führungskräften suchen nach Daten, die ihnen helfen, intelligentere Entscheidungen zu treffen¹. Personalisiertes, anpassungsfähiges Lernen, künstliche Intelligenz und Lernanalysen übertrafen Donald H. Taylors globale Stimmungsumfrage² zu Beginn des Jahres.

Angetrieben von preisgekrönten Anwendungen der KI³ und intensiven Gesprächen über die Benutzererfahrung und Auswirkungen, hat der Datentrend im Laufe des Jahres 2019 weiter an Dynamik gewonnen.

Obwohl Daten das neue Schwarz von L&D sein könnte – nicht jeder fühlt sich wohl dabei!

Die Datenherausforderungen von L&D

Im Vorfeld unseres gemeinsamen Webinars mit Valamis am 5. Dezember haben wir eine Umfrage durchgeführt, um die Herausforderungen zu untersuchen, die Lernende bei der Verwendung von Daten für intelligentere Entscheidungen erleben. L&D-Mitarbeiter aus einer Vielzahl von Branchen und Ländern identifizierten 109 Herausforderungen, denen sie sich im Bezug auf Daten gegenübersehen, wenn sie in das Jahr 2020 starten. Abbildung 1 zeigt, dass die Herausforderungen in 5 Hauptkategorien unterteilt sind:

^{Abbildung 1 Datenherausforderungen bei L&D (n=107)}

Ein wichtiges Thema ist das Vertrauen von L&D in die Arbeit mit Daten, wobei 26% der Herausforderungen entweder mit grundlegender digitaler Kompetenz oder mit fortgeschrittenem Fachwissen in der Datenanalyse zusammenhängen. Der Mangel an Fähigkeiten zur Datenanalyse war keine Überraschung, da er auch vom Learning and Performance Institute⁴ und Towards Maturity⁵ ausführlich berichtet wurde. Aber es war interessant, dass 17% der Vertrauensfragen auf das Wesentliche zurückgehen und grundlegende Fragen zu Datenprinzipien stellen, wie z.B. was bedeutet Daten für uns überhaupt? Wo fangen wir an? Wie schaffen wir mit Daten Mehrwert?

Insgesamt war die Herausforderung des Datenzugriffs das größte Anliegen – sowohl die Erhebung neuer, relevanter Daten als auch der Zugriff auf andere bereits genutzte Datenquellen. Theoretisch sollte die Technologie den Zugang fördern, aber 10% der aufgeworfenen Fragen standen in direktem Zusammenhang mit den Tools, der Suche nach der richtigen Technologie zur Datenerfassung und -analyse, der Bereitstellung dieser Tools für die Zusammenarbeit mit anderen Plattformen und in einigen Fällen dem Mangel an verwertbaren Daten von bestehenden Plattformen.

Die Anwendung von Daten auf praktische Probleme stellte eine Herausforderung für 1 von 5 dar, wobei 11% der Befragten Fragen stellten, wie: Wie können die Daten, die wir haben, uns helfen, das Lernen zu personalisieren, intelligentere Entscheidungen zu treffen, die Wirksamkeit zu zeigen, etc.? 9% äußerten Bedenken hinsichtlich der Relevanz der verfügbaren Daten für die Bewältigung der anstehenden realen Herausforderungen.

Mangelnde Unterstützung ergibt sich aus dem Mangel an Einkäufen des gesamten Unternehmens, was wiederum zu einem Mangel an Ressourcen (sowohl Zeit als auch Geld) beiträgt, um die Möglichkeiten, die die Daten für L&D bieten können, voll auszuschöpfen. Es wurde allgemein anerkannt, dass Daten aus verschiedenen Quellen benötigt werden, damit L&D in der Lage ist, intelligentere Entscheidungen zu treffen, die die Geschäftsleistung letztendlich unterstützen. Um dies zu realisieren, ist eine Zusammenarbeit mit Unternehmern und Datenexperten erforderlich, die nach wie vor eine Herausforderung darstellt.

Die letzte Sorge, die in dieser Stichprobe aufgeworfen wurde, stand im Zusammenhang mit der grundlegenden Frage des Vertrauens. Es ging nicht nur um die Ethik und die Erlaubnis zur Erhebung nützlicher Daten, sondern auch um die versteckten Annahmen – sowohl von Wirtschaftsführern als auch von Lernenden, wie gute Daten aussehen und in welchem Kontext sie erhoben werden.

Wo fängt man an?

Als L&D-Leiter sind wir umgeben von potenziellen Datenquellen aus unseren Systemen, den Managementinformationen unserer Unternehmen und der externen Forschung. Wir können auch Daten aus den Reflexionen unserer Lernenden und den Fragen, die wir an sie und unsere Stakeholder richten, an die Oberfläche bringen, da diese Datenpunkte nur einzelne Informationsquellen sind. Als solche können sie sinnlos sein, wenn sie isoliert betrachtet werden. Sie können irreführend, missbraucht und manchmal sogar gefährlich sein, wenn sie aus dem Zusammenhang gerissen werden. Die schiere Menge an Datenquellen kann verwirrend und frustrierend sein, aber das ist nicht unsere größte Herausforderung. Tom Davenport, Autor des Buches Competing on Analytics, die neue Wissenschaft des Gewinnens, sagt: “Das größte Problem im Analyseprozess ist, keine Ahnung zu haben, wonach Sie in den Daten suchen.”

Daten machen für uns erst dann Sinn, wenn wir anfangen, intelligente Fragen zu uns selbst und unseren Dienstleistungen zu stellen!

Für all diese Herausforderungen ist es am besten, nicht mit den Daten zu beginnen oder einen neuen Satz von Datenanalysefähigkeiten zu entwickeln, sondern mit unserer eigenen Neugierde. Was wollen wir beweisen, verbessern oder gar widerlegen? Wir brauchen keinen Abschluss in statistischer Analyse, um Ausgangsfragen zu stellen, aber wir brauchen einen neugierigen und kritischen Geist.

Im nächsten Blog erforschen wir, wie wir unsere Neugierde mit Hilfe von Beweisen in die Tat umsetzen können – das neue e in learning!

Evidenz – das neue “e” im Learning

Die Lernindustrie liebt neue Schlagworte, insbesondere zu Beginn eines neuen Jahrzehnts. Ich erinnere mich, dass ich vor 20 Jahren mit dem Schwärmen über E-Learning in das neue Jahrtausend eingetreten bin. Diese neue Idee wurde von meinem früheren Arbeitgeber – CBT Systems – im Oktober 1999 eingeführt, um zu beschreiben, wie die Möglichkeiten des Internets genutzt werden können, um das Lernen zu personalisieren und es relevanter, sozialer, unterstützter und zeitsparender als je zuvor zu gestalten.

Zu dieser Zeit hatten nur wenige die Technologie, um das volle Potenzial dieses Traums zu nutzen, und der Begriff E-Learning begann schnell, für Compliance zu stehen, ein dumpfer Rückfall in die Tage des Klickens und der Fortsetzung der computergestützten Ausbildung des letzten Jahrzehnts. Das e im e-Learning verlagerte sich von aufregend zu effizient, wobei sich L&D auf ein Ziel einstellte – Kosteneinsparungen!

20 Jahre später stellen sich die L&D-Führungskräfte auf die nächste Reihe von “E’s” ein – Erfahrung und Einfachheit! Wieder einmal schauen wir uns an, wie wir das Lernen so gestalten, dass es persönlicher und zeitgemäßer wird (jetzt nennen wir es Lernen im Arbeitsfluss!). Diesmal hat die Technologie nicht nur aufgeholt, sie prägt sowohl unsere Richtung als auch unsere Erwartungen.

Daten – Nutzen und Herausforderungen

Daten sind einer der wahren Vorteile dieser allgegenwärtigen Technologie. L&D werden mit neuen Fakten und Statistiken überschwemmt, die alle potenzielle Erkenntnisquellen sind, die wir zur Anpassung und Verbesserung nutzen können. Es ist nicht überraschend, dass zum ersten Mal Learning Analytics ganz oben in Donald Taylors 2020 L&D Sentiment Survey steht.

Daten bringen auch ihre eigenen Herausforderungen mit sich.

Trotz des Potenzials, das sie in sich bergen, haben L&D-Führungskräfte Schwierigkeiten, auf die benötigten Daten zuzugreifen. Sie vertrauen den Daten, zu denen sie Zugang haben, oft nicht und fühlen sich von ihrer Organisation bei der Sammlung und Nutzung nicht unterstützt. Am wichtigsten ist, dass 46 Prozent der von L&D berichteten Herausforderungen auf mangelndes Vertrauen zurückzuführen sind, die Daten zu verstehen und anzuwenden, um ihnen bei der Lösung des vorliegenden Problems zu helfen.¹

Das Problem verstehen

Daten können erst dann einen Sinn ergeben, wenn wir sie zur Bearbeitung eines Problems einsetzen.

Was wollen wir mit den Daten verbessern? Beweisen? Widerlegen? Unsere eigene Neugier ist der Ausgangspunkt für eine effektivere Nutzung von Daten. Das Problem, das wir mit Daten haben, beginnt oft mit unserer mangelnden Konzentration auf das Problem.

Die richtigen Fragen können uns helfen, das Problem zu verstehen. Sie helfen uns, unsere Herausforderungen in lösbare Teile zu zerlegen.

Wenn wir die Frage, die wir zur Lösung unserer Probleme stellen müssen, geklärt haben, gibt es mehrere Möglichkeiten, eine Antwort zu finden.

Wir können der Menge folgen – was ist gerade angesagt? Wir können unserem Bauchgefühl folgen – mit all seiner Intuition und Voreingenommenheit. Wir können unsere eigenen Erfahrungen nutzen – sowohl gute als auch schlechte. Wir können unabhängige Untersuchungen zu dieser Frage durchführen – oder unsere eigenen durchführen. Klar ist, dass Daten allein nicht ausreichen – sie müssen auf ein bestimmtes Problem angewendet werden. Deshalb müssen wir unseren Schwerpunkt von den Daten weg und auf das neue E im Lernen – die Evidenz – verlagern.

Evidenz – das neue “E” im Lernen

Evidenz wird definiert als “die verfügbaren Fakten oder Informationen, die anzeigen, ob eine Überzeugung oder Aussage wahr oder gültig ist.” Beweise helfen uns nicht nur dabei, Daten zu verstehen, sondern auch, ihre Macht zu lenken.

Den brillanten Mitarbeitern des Centre of Evidence Based Management zufolge “besteht die Grundidee der evidenzbasierten Praxis darin, dass qualitativ hochwertige Entscheidungen auf einer Kombination aus kritischem Denken und der besten verfügbaren Fakten beruhen sollten.”²

Sie diskutieren Beweise, die aus einer Reihe von Quellen stammen –

Wissenschaftliche Studien – Dr. Will Thalheimer, Patti Shank PhD und Mirjam Neelam leisten alle eine hervorragende Arbeit bei der Kuratierung relevanter Forschung für die L&D-Gemeinschaft.
Ihre Organisation – Ihre Lerndaten, Ihre Geschäftsdaten, Ihre Geschichten und Anekdoten bieten alle eine einzigartige Perspektive auf Ihre Frage.
Praktischer Einblick – Berufserfahrung und Expertenwissen, das durch Reflexion und Engagement ständig verfeinert wird, ist eine wertvolle Beweisquelle.
Die Werte und Anliegen der Stakeholder – Unsere internen und externen Interessengruppen bieten das Umfeld für den Erfolg, und die Kodifizierung und Artikulation dieses Umfelds bildet den Kontext für den Erfolg.

All diese Quellen bieten eine Ebene der Einsicht in das vorliegende Problem. Ihre Stärke und Macht besteht darin, dass sie zu einer Beweisgrundlage kombiniert werden, um klügere Entscheidungen und produktivere Gespräche zu unterstützen.

L&D sind mit vielen Entscheidungen und Fragen konfrontiert, die sie in dieser sich schnell verändernden, digitalen Arbeitswelt treffen müssen. Deshalb müssen wir das neue “E in Learning” beweisen!

Beweise machen Mut – Wir sind zuversichtlicher, wenn es darum geht, bessere Entscheidungen zu treffen, wir sind eher in der Lage, Risiken zu reduzieren, wir sind bereit, kreativ zu sein und den Status quo in Frage zu stellen.

Beweise öffnen auch neue Türen – Neue Gespräche mit Führungskräften und Budgetverantwortlichen, neue Möglichkeiten zur Wertschöpfung und neue Beziehungen, um Veränderungen zu ermöglichen.

Welche Beweise können Sie heute nutzen?

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