BlogSHIFT eLearning

Nuestro blog proporciona las mejores prácticas, consejos, ideas y tips de capacitación corporativa, diseño instruccional, eLearning y mLearning.

Para visitar el blog en inglés haga clic aquí
    All Posts

    Big Data y eLearning: Una mirada al futuro de la formación virtual

    En la era digital actual, el Big Data ha emergido como un recurso valioso que está transformando la forma en que las empresas abordan el aprendizaje en línea. Con la capacidad de recopilar, analizar y utilizar grandes volúmenes de datos, el Big Data se ha convertido en una poderosa herramienta que puede impulsar la efectividad y el éxito del eLearning. Pero, ¿qué es exactamente el Big Data y por qué es tan importante en el ámbito del aprendizaje en línea?


    ¿Qué es Big Data?

    El Big Data se refiere a la recopilación y análisis de grandes cantidades de datos provenientes de diversas fuentes, como redes sociales, registros de clientes, interacciones en línea y más. Estos datos, cuando se gestionan adecuadamente, proporcionan información valiosa y perspicacia sobre los patrones de comportamiento de los estudiantes, las preferencias individuales y las tendencias generales.

    Esta información puede ser aprovechada en el campo del eLearning para personalizar la experiencia de aprendizaje, mejorar el seguimiento del progreso de los estudiantes y tomar decisiones basadas en datos para optimizar los programas de formación.

    La importancia del Big Data en el eLearning radica en su capacidad para transformar los datos en conocimientos accionables. Al analizar los datos generados por los colaboradores durante su experiencia de aprendizaje en línea, las organizaciones pueden obtener información valiosa sobre el rendimiento individual, las fortalezas y debilidades, y las preferencias de aprendizaje de cada persona. Esto permite adaptar los cursos, los materiales y las estrategias de enseñanza de manera personalizada, proporcionando a cada estudiante una experiencia de aprendizaje más efectiva y relevante.

    12

    Big Data en eLearning: Potenciando la formación a través de la Analítica de Aprendizaje

    El uso del Big Data para mejorar el aprendizaje en línea se denomina "Analítica de Aprendizaje" (Learning Analytics).

    Esta disciplina se ha convertido en una herramienta imprescindible para las empresas que buscan potenciar el desarrollo de conocimientos entre sus empleados.

    A través de su implementación, se despliegan tres procesos fundamentales que dan vida a esta tecnología innovadora.

    • Recolección de datos:  Mediante el trabajo conjunto de las tecnologías xAPI (Experience API) y LRS (Learning Record Store), se recopilan datos del curso eLearning para su posterior análisis y maximización de los aprendizajes. Estas herramientas proporcionan un lenguaje común dentro de un ecosistema de aprendizaje, lo cual resuelve las dificultades relacionadas con la consolidación de diferentes plataformas (diferentes idiomas, LMS, CRM, entre otros). También leer: 4 señales que indican que su empresa necesita implementar un LRS

    • Procesamiento y enriquecimiento de datos: En líneas generales, la base de datos LRS responde a la pregunta "¿quién hace qué?" Estos datos pueden complementarse con bases de datos adicionales que aporten información sobre el "quién" y el "qué". Incluso, dependiendo del ecosistema, es posible incorporar el flujo de clics de los usuarios, sus datos de geolocalización o incluso realizar una referencia cruzada de estos datos de aprendizaje con datos comerciales (como los provenientes de un CRM, por ejemplo).

    • Análisis de datos: En esta etapa, los datos recopilados, procesados y enriquecidos se visualizan de manera clara y completa, listos para llevar a cabo un análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo. El análisis descriptivo permite comprender y evaluar el rendimiento de los estudiantes, identificar tendencias y patrones en su progreso y obtener información valiosa sobre su participación en el curso. El análisis predictivo utiliza algoritmos y modelos estadísticos para predecir el desempeño y el éxito futuro de los estudiantes, lo que permite tomar medidas preventivas y personalizar la experiencia de aprendizaje. Por último, el análisis prescriptivo ofrece recomendaciones y acciones específicas para mejorar el aprendizaje y abordar las dificultades identificadas.

    Lectura recomendada: Entendiendo las diferencias entre una plataforma LMS y un LRS para empresas

     

    Beneficios del Big Data en eLearning

    Algunos de los principales beneficios que ofrece el Big Data  a los profesionales de capacitación y desarrollo, son los siguientes: 

    • Permite identificar áreas específicas del curso que requieren ajustes.

    • Permite determinar rápidamente el nivel de desempeño en cada curso.

    • Informa acerca de qué tan atractivos resultan los cursos para los empleados, a partir de los “me gusta” y las publicaciones compartidas en las redes sociales.

    • Revela patrones ocultos que pueden incidir en predicciones precisas acerca de las áreas que resultan más dificultosas en cada curso.

    • Permite comprender rápidamente cómo los empleados asimilan el contenido de un curso.

    • Ahorra tiempo: el análisis de Big Data permite evaluar el rendimiento de los empleados de forma veloz, evitando la toma de varios exámenes.

    Con esta información, es posible ajustar los programas de eLearning de forma inmediata, haciendo que sean más atractivos y eficaces y satisfaciendo las necesidades de los empleados.

     

    También le podría interesar leer: 5 Estrategias clave para maximizar la analítica del aprendizaje en empresas

     

    Learning Analytics: La tendencia revolucionaria en Capacitación y Desarrollo

    La importancia de la Analítica de Aprendizaje y el Big Data en las empresas en relación a la formación se refleja en diversas estadísticas reveladoras. Veamos algunas de ellas:

    1. Según un informe de McKinsey, el 70% de las organizaciones consideran que la Analítica de Aprendizaje es de alta prioridad en sus agendas de desarrollo de talento.

    2. Un estudio de Deloitte señala que el 83% de las empresas consideran que el uso del Big Data en la formación y desarrollo de habilidades es fundamental para el éxito futuro de sus organizaciones.

    3. De acuerdo con una investigación realizada por Bersin by Deloitte, las empresas que utilizan Analítica de Aprendizaje son un 30% más propensas a sentirse satisfechas con los resultados de sus programas de formación.

    4. Un informe de Brandon Hall Group revela que el 94% de las organizaciones encuestadas planean aumentar su inversión en Analítica de Aprendizaje en los próximos años.

    5. Según un estudio de Training Industry, el 80% de las empresas afirman que la Analítica de Aprendizaje les ayuda a personalizar y adaptar la formación a las necesidades individuales de los empleados.

    6. Un informe de IBM señala que las organizaciones que utilizan el Big Data en la formación logran una mejora del 24% en la retención de conocimientos y habilidades de los empleados.

    Estas estadísticas destacan la creciente importancia que las empresas otorgan a la Analítica de Aprendizaje y el Big Data en el ámbito de la formación. El uso de datos y análisis para informar las decisiones de formación y desarrollo de habilidades se ha convertido en una estrategia clave para impulsar el rendimiento y el crecimiento de las organizaciones en un entorno empresarial cada vez más competitivo.


    Empoderando la toma de decisiones: Cómo convertir la Analítica de Aprendizaje en información accionable

    Comprender la importancia de los datos masivos es solo el primer paso.

    Para que los datos recopilados sean útiles para una empresa, es necesario convertirlos en resultados procesables, siguiendo una serie de pasos clave:

    • Análisis de datos: Se realiza la recopilación de datos y se genera un informe. En este proceso, es recomendable utilizar visualizaciones que faciliten la comprensión de la información. Los datos relevantes suelen estar relacionados con el nivel de participación y el rendimiento de cada empleado en el curso.

    • Análisis de tendencias/patrones a partir de los informes: En esta etapa, se exploran los informes generados para identificar tendencias y patrones significativos. Es posible realizar comparaciones entre la actividad de un empleado y la de otros participantes en el mismo programa, o incluso con aquellos que han completado el curso en el pasado. Cuanto mayor sea el volumen de datos recopilados, más sólidos serán los patrones identificados, lo que permitirá mejorar el proceso de aprendizaje de manera más efectiva.

    • Acción: Basándose en el análisis de datos previo, se pueden realizar predicciones sobre los resultados del curso e incluso modificarlo para que sea más atractivo y efectivo. También se pueden incluir diferentes tipos de recursos o evaluaciones para enriquecer la experiencia de aprendizaje. Asimismo, la Analítica de Aprendizaje permite realizar intervenciones personalizadas para potenciar el rendimiento de cada empleado. Esto implica brindar retroalimentación específica, ofrecer actividades adicionales o ajustar el contenido según las necesidades individuales. 

    Al seguir estos pasos, la Analítica de Aprendizaje se convierte en una herramienta poderosa para convertir los datos en acciones concretas y procesables. La capacidad de analizar tendencias, identificar patrones y tomar medidas adecuadas ayuda a las empresas a optimizar sus programas de formación y maximizar los resultados del aprendizaje. Al convertir los datos en resultados procesables, se crea un ciclo continuo de mejora en el que la información recopilada se utiliza para adaptar y optimizar las experiencias de aprendizaje de manera efectiva.


    Toda organización que imparta cursos de eLearning cuenta con el potencial de recopilar y utilizar Big Data. Frente a esto, la clave no está en crear un volumen de datos inmenso, sino en lo que dicen estos datos, para orientar de forma estratégica cada curso hacia mejoras en su calidad, generando un mayor impacto en los empleados. A través del análisis adecuado, es posible determinar si es momento de actualizar las plataformas a otras más robustas. Por ejemplo, hacia un ecosistema que presente informes personalizables y métricas avanzadas.

    Otra lectura recomendada:

    Por qué sus programas de formación empresarial necesitan adaptarse a las nuevas generaciones

    New call-to-action

     



     

    Diana Cohen
    Diana Cohen
    Education Writer | eLearning Expert | EdTech Blogger. Creativa, apasionada por mi labor, disruptiva y dinámica para transformar el mundo de la formación empresarial.

    Artículos relacionados

    Errores que debería evitar al usar IA para crear cursos eLearning

    La creación de cursos eLearning con inteligencia artificial (IA) es la nueva aliada para líderes de formación y desarrolladores de cursos eLearning en las empresas. Especialmente ahora que las capacidades del machine learning están alcanzando nuevos máximos.

    Estrategias efectivas para maximizar el tiempo de formación en su empresa

    Imagine este escenario: Usted está concentrado en una tarea crucial en su lugar de trabajo y, de repente, una notificación de correo electrónico rompe su enfoque. A continuación, un colega le envía un mensaje de WhatsApp para hacerle una "rápida" consulta. Entre correos electrónicos, mensajes instantáneos, videoconferencias y llamadas telefónicas, al concluir el día, se da cuenta de que ha avanzado poco en su proyecto. ¿Le resulta familiar esta situación? No está solo. Estudios muestran que, en una jornada laboral de 8 horas, los empleados pueden perder casi una hora y media solo en gestionar correos electrónicos. No está solo. De hecho, estudios indican que, en una jornada laboral de 8 horas, los empleados pueden llegar a perder casi una hora y media solo revisando correos electrónicos.

    ¿Falta de compromiso en eLearning? Descubra por qué sus colaboradores no participan activamente

    Los cursos de eLearning representan una oportunidad estratégica para fortalecer las habilidades de su equipo, pero no siempre logran capturar la atención y el compromiso de los colaboradores. Mientras que un diseño instruccional innovador y contenido de alta calidad son esenciales, la verdadera magia radica en adaptar estos elementos a las necesidades y motivaciones de los usuarios. Sin una revisión y optimización constantes, basadas en datos y retroalimentación, incluso los programas más sofisticados corren el riesgo de ser subutilizados, representando un gasto considerable sin retorno de inversión.