• 13 december 2019

Gebruik data voor betere beslissingen over leren

Hét startpunt om de data-uitdagingen van L&D aan te gaan

Data zijn een hot topic voor elke leidinggevende die zich vandaag de dag bezighoudt met leren. 9 van de 10 leidinggevenden zijn op zoek naar gegevens die kunnen helpen om slimmere beslissingen te nemen1. Gepersonaliseerd, adaptief leren, artificial intelligence en learning analytics eindigden dit jaar bovenaan in de Global sentiment survey2 van Donald H. Taylor. De trend om gebruik te maken van data heeft in 2019 voortdurend nieuwe impulsen gekregen. Toepassingen van AI3 werden bekroond met awards en er zijn intensieve gesprekken gevoerd over de user experience en over het zichtbaar maken van de impact van leren.

Data zijn dan misschien wel ’the new black’ voor L&D, toch gaat nog niet iedereen er even gemakkelijk mee om!

De data-uitdagingen van L&D

In de aanloop naar onze gezamenlijke webinar met Valamis op 5 december hebben we in een enquête vastgesteld voor welke uitdagingen learning professionals staan als ze data willen inzetten om slimmere beslissingen te nemen. Op weg naar 2020 benoemden L&D-mensen uit verschillende sectoren en afkomstig uit verscheidene landen 109 uitdagingen op het gebied van data. In figuur 1 is te zien dat deze uitdagingen zich laten indelen in 5 hoofdcategorieën.

 

Een belangrijk aspect is het vertrouwen dat L&D heeft in het werken met data: 26% van de uitdagingen betreft basale digitale geletterdheid dan wel uitgebreide expertise op het gebied van data-analyse. Het gebrek aan vaardigheden wat betreft data-analyse werd al eerder gemeld door het Learning and Performance Institute3 en door Towards Maturity4 en is dan ook weinig verrassend. Het is echter wel interessant dat 17% van de issues in de categorie ‘vertrouwen’ een fundamenteel karakter heeft. Daarbij worden er principiële vragen gesteld als: wat betekenen data eigenlijk voor ons? Waar moeten we mee beginnen? Hoe creëren we toegevoegde waarde met data?

De toegankelijkheid van de data vormt over het algemeen de grootste uitdaging. Dat betreft zowel het verzamelen van nieuwe relevante data, als het benaderen van andere databronnen die al in gebruik zijn. In theorie zou de technologie de toegankelijkheid moeten verbeteren, maar toch heeft 10% van de issues direct betrekking op de tools, op het vinden van de juiste technologie om data vast te leggen en te analyseren, en op het functioneren van deze tools met andere platforms. Soms betreurt L&D het gebrek aan bruikbare data van die andere platforms.

De toepassing van data om praktische problemen op te lossen, is een uitdaging voor 1 op de 5 respondenten. Daarbij stelt 11% van hen onder meer vragen als: hoe kunnen data ons helpen om het leren te personaliseren en om de impact van het leren zichtbaar te maken? 9% geeft aan zich zorgen te maken over de relevantie van de beschikbare gegevens voor het aangaan van echte uitdagingen.

Het gebrek aan support komt voort uit de geringe betrokkenheid van het bedrijf in bredere zin. Hierdoor zijn er ook te weinig resources (zowel in tijd als in geld) beschikbaar om de kansen van data voor L&D volledig te benutten. Het wordt algemeen erkend dat L&D data van meerdere bronnen nodig heeft om slimmere beslissingen te kunnen nemen, die uiteindelijk de bedrijfsresultaten ondersteunen. Dit vraagt om samenwerking tussen zakelijke managers en data-experts – en dat is nog steeds een uitdaging.

Het laatste punt dat uit deze steekproef naar voren komt, is het fundamentele probleem van overtuiging. Dat gaat niet alleen om de ethiek en de vereiste toestemming rondom het verzamelen van nuttige gegevens, maar ook om de stille aannames – van zowel zakelijke managers als leidinggevenden op het gebied van leren – over hoe goede data eruitzien en over de context waarin ze worden verzameld.

Waar moeten we beginnen?

We worden als L&D-managers omringd door tal van mogelijke databronnen; vanuit onze systemen, vanuit de managementinformatie van ons bedrijf en vanuit extern onderzoek. Daarnaast kunnen we gegevens boven tafel krijgen aan de hand van de reflecties van onze leerders en de vragen die we aan hen en aan onze stakeholders stellen. Deze gegevenspunten zijn slechts individuele informatiebronnen en als zodanig betekenisloos wanneer we ze afzonderlijk bekijken. Ze kunnen ons misleiden, we kunnen ze misbruiken en ze kunnen soms zelfs gevaarlijk zijn als we ze uit hun context halen. De gigantische omvang van databronnen kan ons in verwarring brengen of frustreren, maar dat is niet onze grootste uitdaging. Tom Davenport, auteur van het boek Competing on Analytics, the new science of winning, stelt: “Het grootste probleem in het analyseproces is geen idee te hebben waarnaar je zoekt in de data.”

Data krijgen pas betekenis voor ons als we slimme vragen gaan stellen over onszelf en onze services!

Voor al deze uitdagingen geldt dat onze eigen nieuwsgierigheid het beste uitgangspunt is, en niet de data zelf of het ontwikkelen van nieuwe vaardigheden op het gebied van data-analyse. Wat willen we bewijzen, verbeteren of zelfs weerleggen? We hebben geen diploma in data-analyse nodig om vragen te stellen, alleen een nieuwsgierige en kritische geest.

In de volgende blog onderzoeken we hoe we onze nieuwsgierigheid kunnen activeren aan de hand van ‘evidence’ (bewijs) – de nieuwe ‘e’ in learning!


Laura Overton: Evidence – de nieuwe ‘e’ in learning

De learning branche is dol op nieuwe buzzwords, zeker aan het begin van een nieuw decennium. Ik herinner me de buzz over e-learning waarmee ik 20 jaar geleden het nieuwe millennium ben ingegaan. Een nieuw concept, dat mijn vorige werkgever CBT Systems in 1999 had geïntroduceerd om te beschrijven hoe we de kracht van het internet konden gebruiken om het leren te personaliseren. Dat maakte het leren relevanter en socialer, en bovendien beter te ondersteunen en te timen dan ooit tevoren. 

Destijds konden maar weinig mensen beschikken over de technologie om het potentieel van deze droom volledig te omarmen. Daardoor kwam ‘e-learning’ al snel gelijk te staan aan ‘compliance’, wat een terugkeer betekende naar de saaie dagen van klikken en doorgaan met de computertrainingen van het voorafgaande decennium. De ‘e’ in e-learning verschoof van ‘exciting’ (opwindend) naar ‘efficiënt’, waarbij L&D maar één doel wilde bereiken: kostenbesparingen!

Data – voordelen en uitdagingen

Een van de werkelijke voordelen van deze alomtegenwoordige technologie zijn de data. L&D wordt overspoeld met nieuwe feiten en statistieken – allemaal potentiële bronnen van inzicht waarvan we gebruik kunnen maken voor aanpassingen en verbeteringen. Het is niet verwonderlijk dat learning analytics voor de eerste keer bovenaan staat in de L&D sentiment survey 2020 van Donald Taylor.

Data brengen ook uitdagingen met zich mee.

Die uitdagingen hebben we verkend in het eerste deel van deze blog. We hebben vastgesteld dat L&D-managers ondanks de vele mogelijkheden die data bieden, moeite hebben om toegang te krijgen tot de benodigde gegevens. Ze wantrouwen vaak de data waarover ze wel kunnen beschikken, en ze voelen zich bij het samenbrengen en gebruiken ervan niet gesteund door hun organisatie. Het belangrijkste is dat 46% van de door L&D gesignaleerde uitdagingen is geworteld in een gebrek aan overtuiging dat het begrijpen en toepassen van data helpt om een probleem op te lossen. 

Het probleem is het probleem

Data krijgen pas betekenis als we ze loslaten op een probleem.

Wat moeten de data voor ons verbeteren? Bewijzen? Weerleggen? Onze eigen nieuwsgierigheid vormt het uitgangspunt om data effectiever in te zetten – het probleem dat we hebben met gegevens, begint vaak bij het ontbreken van een focus wat betreft onze uitdaging!

Door de juiste vragen te stellen, kunnen we het probleem beter begrijpen. Die vragen helpen ons om onze uitdagingen op te splitsen in hanteerbare stukjes.

Als we een verhelderende vraag stellen om ons probleem op te lossen, dan zijn er verschillende manieren om die vraag te beantwoorden.

We kunnen de massa volgen – wat is er op dit moment hot? We kunnen luisteren naar ons onderbuikgevoel – gebaseerd op intuïtie en vooroordelen. We kunnen gebruikmaken van onze eigen ervaringen – zowel de positieve als de negatieve. We kunnen onafhankelijk onderzoek bekijken – of ons eigen onderzoek verrichten. We kunnen naar data kijken!

Het moge duidelijk zijn dat gegevens op zich niet voldoende zijn om een bepaald probleem op te lossen. We moeten ook onze focus verleggen: van de data naar de nieuwe ‘e’ in learning: evidence (bewijs).

Evidence – de nieuwe ‘e’ in learning

De definitie van ‘evidence’ (bewijs) is: ‘de beschikbare hoeveelheid feiten of informatie die aangeeft of een overtuiging of propositie waar of geldig is’. Evidence helpt ons niet alleen om data te begrijpen, maar ook om de kracht ervan te sturen!

“Het basisidee van evidence-based practice is dat hoogwaardige beslissingen zijn gebaseerd op een combinatie van kritisch denken en het beste beschikbare bewijs,” aldus de briljante mensen van het Centre of Evidence Based Management.

Zij bespreken bewijs dat afkomstig is van verschillende bronnen:

  • Wetenschappelijke studiesWill Thalhiemer, Patti Shank, Mirjam Neelam doen allemaal fantastisch werk met het bijeenbrengen van relevante onderzoeksresultaten voor de L&D-community.
  • Uw eigen organisatie – uw leerdata, uw bedrijfsgegevens, uw verhalen en anekdotes werpen een uniek licht op uw vraag.
  • Praktijkervaringen – professionele kennis en expertise die voortdurend worden aangescherpt door reflectie en toewijding, vormen een waardevolle bron van ‘evidence’.
  • De waarden en aandachtspunten van stakeholders – onze interne en externe stakeholders zijn de omgeving waarbinnen het succes vorm moet krijgen. Het helder maken en vastleggen van die omgeving biedt de context voor succes.

Deze bronnen geven ieder op hun eigen specifieke niveau inzicht in het voorliggende probleem. Hun krachten komen samen als we ze combineren tot een evidence base ter ondersteuning van slimmere beslissingen en meer productieve gesprekken.

L&D moet veel beslissingen nemen en vragen beantwoorden in de huidige snel veranderende digitale wereld van het werk. Daarom moet ‘evidence’ de nieuwe ‘e’ in learning worden!

Evidence geeft moed – om met meer vertrouwen betere beslissingen te nemen, om gemakkelijker risico’s terug te dringen, om creatief te zijn en de bestaande situatie aan te vechten.

Evidence opent nieuwe deuren – naar nieuwe gesprekken met managers en budgethouders, naar nieuwe kansen om toegevoegde waarde te creëren en naar nieuwe relaties die verandering mogelijk maken.

Welk bewijs gaat u vandaag gebruiken?


Bronnen:

  1. L&D’s Relationship with Data
  2. GSS19 – Key Results Infographic
  3. Travel company TUI won most innovative new learning product for their use of chatbots in Learning Technologies awards 2019
  4. LPI capability map
  5. Towards Maturity Transformation Journey 2019
  6. What Is Evidence-Based Management?

Author

Laura Overton

Spreker, Auteur, Facilitator, Onderzoeker

Laura Overton is een award winning learning analist die toegewijd is aan het blootleggen en delen van effectieve praktijken in leer innovatie die leiden tot zakelijke waarde. De auteur van meer dan 40 rapporten en honderden artikelen, haar werk is gebaseerd op 30 jaar praktijkervaring en een toewijding aan het ondersteunen van evidence based leer beslissingen. Als de oprichter en oorspronkelijke CEO van Towards Maturity staat ze ook bekend om het leiden van een 15 jaar durend longitudinaal studieprogramma (2004 - 2019) met duizenden Learning leaders en werknemers over de hele wereld om leerstrategieën die leiden tot zakelijk succes aan het licht te brengen en te delen.