毫無疑問，數據分析是未來學習與發展的優先技能之一。《 2020年全球情緒調查》報告中，在 “您認為明年職場學習與發展的熱門領域是什么？”，這個問題的回答中，學習分析排名第一。

目前，仍有一些人認為報告培訓活動（例如課程完成率）是足夠的數據，而另一些人則不知道如何將數據轉化為可行的見解。這說明，學習與發展人員對學習分析的理解還很初級。

如果我們想要在數據方面做得更好，我們首先要更深刻地理解為什么學習分析學很重要，為什么我們應該關注它。

一、什么是學習分析？

學習分析是一個學術領域，它融合了來自教育研究，數據科學和以人為本的設計的主題知識。

學習分析是收集和分析由我們的學習者及其學習互動生成的數據的工具。例如，在學習管理系統（LMS）中，人們可以查看，收集，導出和操縱數據，例如學生的出勤方式，他們花在特定學習活動上的時間，他們問了什么樣的問題，他們的考試成績，以及他們是否下載了任何閱讀材料。學習分析的最終目標是能夠從這些數據中解譯和解釋含義，以便我們可以更好地支持學習者，提高業務績效和員工效率。

二、您為什么要關注學習分析？

現在，在各個組織中，我們定期處理越來越多的技術。除了在線學習平臺，許多企業還擁有電子圖書館，Web會議系統，學習體驗平臺（LXP），在線調查工具，內部社交網絡和員工知識共享存儲庫。這些技術共同不斷地產生大量且不斷增長的數據。從這些系統獲得的大量“數據排放”，我們可以解釋并了解人們的學習方式。

但是值得注意的是，實施學習分析并不意味著收集原始數據，即未經任何處理就從源收集的數據。原始數據本身沒有什么價值，除非對它們進行處理。

學習分析涉及選擇、捕獲、處理、解釋，并根據可支持學習者并改善學習和在職績效的數據采取行動。它可以幫助我們根據證據做出更好的決策并提供相關干預措施。

例如：

學習者的難處在哪里？人們在哪里遇到困難？

在哪里有機會提供更多支持和反饋？

學習材料是否針對正確的知識和技能水平？

對某個主題有什么看法？您的學習者集體和個人的感覺如何？

此外，學習分析的重點是創建一個反饋環，使我們能夠實時，持續地調整內容，學習軌跡，支持水平以及其他個性化服務。這與當前過程相反，在當前過程中，課程評估或學習者反饋會在培訓結束時出現。在某些情況下，學習分析用于預測學習行為，對預測采取行動，并將這些結果反饋給流程，以隨著時間的推移改善預測并提供更個性化的學習環境。

三、為什么現在應該關注學習分析？

現在，精益運營正在成為許多公司的常態。學習與發展部門將需要證明支出合理性，并進一步優化資源。學習分析可以幫助我們決定是否需要基于收集的關于學習者互動方式的數據來重新設計培訓材料，或者是否需要根據使用模式為精選的學習內容續訂許可證，或引入其他學習與發展支持，例如基于情緒分析的指導和資訊。

隨著工作職責和任務的變化越來越大（無論是大流行的結果、還是自動化和人工智能的引入，還是各種因素的結合），相信學習新技能和提升技能將占據中心舞臺。人們將需要快速學習，因為他們的工作或工作組成部分變化太快。一些工作崗位將減少，而其他工作崗位將以更快的速度蓬勃發展。學習專家，該如何支持這種過渡？如何確保人們真正學到他們需要應用到新工作中的東西？又將如何識別和銜接可轉移的技能？這些問題也許我們應該從學習分析中尋找答案。

總而言之，學習分析所提供的機會使學習與發展領導者及其組織能夠利用與學習有關的大量數據，并能夠使用此信息來了解有關其員工以及他們學習和發展的背景的更多信息。

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