Büyük Veri Çağında Öğrenme Analitiği Kullanmanın Önemi

Dijital teknolojiyi her kullandığınızda, gezinme etkinliğiniz hakkında tonlarca veri toplanır. Tüm bu verileri toplamak, analiz etmek ve bunlardan bir şeyler öğrenmek günümüzde oldukça önemli hale geldi. Büyük veri dediğimiz bu olgu, e-öğrenmeyi geliştirebilecek değerli bir araç olarak ortaya çıkmaya başladı.

Büyük Veri Çağında Öğrenme Analitiği Kullanmanın Önemi

E-Öğrenmede Büyük Veri Nasıl Kullanılır?

Kullanıcıların davranışları hakkında daha fazla bilgi edinebilmenin nasıl bir şey olacağını hayal edin. E-öğrenme uzmanı olarak yaşadığınız en büyük zorluklardan birisi muhtemelen bu alandır. İyi haber şu ki; LMS sisteminizden çıkan tonlarca veri, kullanıcılarınızın davranışları hakkında daha fazla bilgi edinmenizi kolaylaştırıyor. Ama nasıl? Büyük verinin ne olduğuna ve e-öğrenmede nasıl kullanılacağına daha yakından bakalım.

Büyük Veri Nedir?

Kullanıcılar e-öğrenme modüllerini tamamlarken LMS sisteminde vakit geçirdiğinde sistem birçok veriyi ve metriği toplar. Bu veriler sıralanabilir, filtrelenebilir ve analiz edilerek sorunları çözmeye yönelik yaklaşımlar ve içgörüler aranabilir. E-öğrenmeyi geliştirmek için büyük verinin kullanımına öğrenme analitiği denir.  Bu analizler şirketiniz için büyük fayda sağlayabilir.

Öğrenme analitiği, öncelikle öğrenme ilerlemesini takip etmenize, sorunları tespit etmenize ve eğilimleri keşfetmenize yardımcı olabilir. Ayrıca öğrenme materyallerinin etkinliğini değerlendirebilir ve sorun yaşayan kullanıcılara yardımcı olabilir. Ek olarak, bu analizler kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturmaya, kullanıcıların öğrenme deneyimlerini tercihlerine göre uyarlamalarına ve kullanıcının performansına göre eğitimi ihtiyaca uygun hale getirmeye yardımcı olabilir. Şaşırtıcı değil mi?

Veri Toplanabilecek Kaynaklar

Büyük verinin e-öğrenmede ne işe yaradığını ve bu verileri toplayıp analiz etmekten elde edebileceğiniz faydaları öğrendikten sonra, toplamanız gereken verileri nereden ve nasıl elde edeceğinizi merak edebilirsiniz. Veri toplama sürecindeki ilk adımınız, veriyi neden toplamanız gerektiğini bulmak olmalıdır. Böylece amacınız için uygun veri türünü seçebilirsiniz.

LMS sisteminiz, etkileşim istatistikleri, performans istatistikleri ve eğitim veya site yardım masası istatistikleri olmak üzere üç ana istatistik türü sağlar. Etkileşim istatistikleri site giriş günlüklerini, konum/IP'yi, kurs erişimini ve harcanan zamanı içerir. Bu istatistikler size kullanıcıların tercih ettiği ve etmediği etkinlikler, modüller hakkında bilgi verir. Performans istatistikleri sınav ve etkinliklerden alınan puanları, öz değerlendirmeleri ve kullanıcı geri bildirimlerini içerir. Performans istatistikleri genelde eğitimin en zor noktalarına ışık tutar ve eğitimin geliştirilmesine büyük katkı sağlar. Son olarak, kurs veya site yardım masası istatistikleri sık sorulan soruları ve kullanıcılar tarafından dile getirilen sorunları içerir. Bu sorular, kurs etkinliklerinin daha fazla açıklığa kavuşturulması gereken belirsiz veya olması gerekenden daha zor kısımlarını fark etmenize yardımcı olabilir.

Öğrenme Analitiğini Eylemsel Sonuçlara Dönüştürme

Diyelim ki artık kullanıcıların davranışları ve performansı hakkındaki verileri topladınız. Harika bir iş çıkardınız! Fakat henüz hedefinize tam anlamıyla ulaşmadınız. Şirketinize fayda sağlamak için bu öğrenme analitiği verilerini eylemsel sonuçlara dönüştürmelisiniz. Analitiğiniz size ne olduğunu, neden olduğunu, ne olacağını veya ne yapmanız gerektiğini anlatmalıdır. Peki bunu nasıl yapabilirsiniz? Öğrenme analitiğini eylemsel sonuçlara dönüştürme süreci 3 adımdan oluşur: veri analizi, trend analizi ve eylem.

1.   Veri analizi
Öncelikle verileri toplamalı ve raporlamalısınız. Bunun için birkaç farklı rapor biçimi kullanabilirsiniz, ancak veri görselleştirme kullanılması tercih edilir. Hem etkileşim hem de performans verilerini toplamalısınız, bunun yanında kullanmayacağınız bilgileri toplamadığınızdan da emin olmalısınız.

2.   Trend analizi
Veri toplama ve analizinin ardından trendleri analiz etmek için oluşturduğunuz raporları ve görselleştirmeleri kullanın. Bir kullanıcının aktivitesini aynı programdaki diğer kullanıcılarla, daha önce bu eğitimi almış kullanıcılarla veya eğitim derecelendirme metriğiyle karşılaştırabilirsiniz. Ne kadar çok veri toplarsanız, eğitimi geliştirmek için o kadar fazla yol bulursunuz.

3.   Eylem
Artık harekete geçmeye ve hedefinize ulaşmaya hazırsınız. Öğrenme analitiğine dayanarak eğitimin sonuçlarını tahmin edebilir veya eğitimi kullanıcılar için daha ilgi çekici ve eğlenceli hale getirmek için değiştirebilirsiniz. Kullanıcıların performansını iyileştirme eğiliminde olan farklı türde medya, etkileşim veya değerlendirmeler ekleyebilirsiniz. Ayrıca, eğitimin hemen ardından kişiselleştirilmiş geri bildirim vererek kullanıcılara yardımcı olabilirsiniz.

Sonuç olarak, büyük veri ve öğrenme analitiği, e-öğrenmede kullanıcılarınıza büyük fayda sağlayabilir ve daha başarılı olmalarına yardımcı olabilir. Büyük veri ve öğrenme analitiğine dair net bir fikre sahip olmak, eğitimlerinizi geliştirmenize, zorlanan kullanıcılara yardımcı olmanıza ve daha kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri oluşturmanıza yardımcı olur. İhtiyacınız olan tek şey amacınızı belirlemek, veri toplamak, rapor üretmek ve öğrenme analitiğinizi eyleme dönüştürülebilir sonuçlara dönüştürmek.