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  • 13. Dezember 2019

Daten nutzen, um intelligentere Lernentscheidungen zu treffen - Teil 1

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:

L&D Data Challenges

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!


Zitate:

  1. L&D’s Relationship with Data
  2. GSS19 – Key Results Infographic
  3. Das Reiseunternehmen TUI gewann das innovativste neue Lernprodukt für den Einsatz von Chatbots bei den Learning Technologies Awards 2019
  4. LPI capability map
  5. Towards Maturity Transformation Journey 2019

Über den Experten

Laura Overton
Learning Analyst, Sprecherin, Autorin, Moderatorin, Forscherin
Laura Overton ist eine preisgekrönte Lernanalytikerin, die sich der Aufdeckung und dem Austausch effektiver Praktiken bei Lerninnovationen widmet, die zu einem geschäftlichen Mehrwert führen. Die Autorin von über 40 Berichten und Hunderten von Artikeln, ihre Arbeit basiert auf 30 Jahren praktischer Erfahrung und einem Engagement zur Unterstützung evidenzbasierter Lernentscheidungen. Als Gründerin und ursprüngliche CEO von Towards Maturity ist sie auch dafür bekannt, ein 15-jähriges Langzeitstudium (2004 - 2019) mit Tausenden von Lernenden und Mitarbeitern auf der ganzen Welt zu leiten, um Lernstrategien aufzudecken und auszutauschen, die zu Geschäftserfolg führen.