利用数据驱动的电子学习：完整指南

定制的学习方法可以改善学习者的学习成果，无论他们是企业背景还是教育背景。难怪企业越来越多地将数据和分析纳入其培训方法。

如今，数据驱动的电子学习比以往任何时候都更受欢迎。这种学习方法使用数据和分析来创建个性化内容，以提供交互式和更身临其境的学习体验。

借助数据驱动的电子学习，您可以提高教学效率并提高参与度，这是实现理想学习结果的简便方法。让我们更深入地研究这种电子学习模式，并探索其优点、实施方式和现有的最佳平台。

什么是数据驱动的电子学习？

数据驱动的电子学习使用数据和分析来创建定制的在线学习体验。对收集的有关学习者的偏好、表现和参与度的信息进行分析，并用于就如何交付内容做出明智的决定，以确保他们的学习。

实时洞察力使学习者步入正轨。例如，如果企业培训计划开始跟踪其员工困难的领域，则可以提供额外的资源来更好地培训他们。

此类数据可让教师专注于关键领域，从而自动加快学习过程。提供有针对性的内容，而不是为培训课程提供一般说明和大纲，可以提高学习效率并让教师休息一下。

数据驱动的电子学习如何使组织受益？

来源： 施普林格

从企业培训到教育机构，各个行业的组织都可以从数据驱动的电子学习解决方案中受益。方法如下：

改进的个性化设置

当教师创建定制的学习路径以满足学员的需求时，他们的学习能力就会得到提高。实时洞察使教师能够解决弱点以增强自己的优势。这样的学习模式可以提高参与度，从而创建有效的学习过程。

提高留存率和降低退学率

数据驱动的电子学习有很多好处，例如最大限度地降低了学员的辍学率。它会尽早确定脱离接触情况，以告知教师在课程中存在的缺陷。组织可以调整模块的设计以提高参与度，确保学员完成课程。

改进了绩效跟踪和报告

数据驱动的平台提供有关学习者表现的详细报告。这使组织能够更好地跟踪完成率、评估技能发展和分析课程有效性。

成本和时间效率

当教师能够专门满足学员的需求时，他们可以节省时间和资源。数据驱动的电子学习不仅简化了内容，而且还提供了有针对性的学习方法，从而降低了成本并最大限度地提高了效率。

对于大型组织和机构来说，这相当有效，因为传统方法的成本更高。

如何实施数据驱动的电子学习？

实施数据驱动的电子学习非常具有战略意义。通过以下步骤，您可以取得成功。

第 1 步：定义目标和关键绩效指标

实施数据驱动的电子学习的第一步是确定目标。这意味着你应该确切地知道焦点区域。

考虑一下您的主要重点是保留知识、提高参与度还是缩短培训时间。在确定了这样一个目标之后, 研究关键绩效指标 例如完成率、测验分数和参与度以衡量课程成功程度。

第 2 步：选择电子学习平台

实施数据驱动的电子学习的第二步是仔细选择适合您所有需求的电子学习平台。

理想的方法是研究一个提供预测分析以评估学习者进度的电子学习平台。

您选择的平台还必须具有自适应学习能力，才能根据学习者的要求创建内容。

第 3 步：收集和分析数据

准确和一致的数据收集必须是可靠的，因为它可以帮助你研究个人的学习能力。

跟踪一些重要的指标，例如参与度、评估分数和在不同模块上花费的时间，可以监控和跟踪用户参与度以及其他可提高结果的方面。

第 4 步：根据见解对内容进行个性化设置

使用收集的数据来个性化学习体验。例如，如果数据显示学员在特定主题上苦苦挣扎，则提供额外资源或修改课程大纲可以更好地解决这种情况，提高注册该课程的学生的学习能力。

第 5 步：定期监控和调整

数据驱动的电子学习为积极跟踪学习者的表现提供了机会。这是一个持续的过程，因为您必须定期进行调整，以使您的内容随着时间的推移保持相关性。

利用各种数据源进行电子学习

如果你想正确利用数据驱动的电子学习来提高学习成果，那么它具有很大的战略意义。

参与度指标、对学习者表现的见解和数据分析可以透彻地了解学习过程。让我们来看看您可以用于电子学习的基本数据源。

学习管理系统 (LMS)

学习管理系统是管理和跟踪学习者进度的中央枢纽。

课程箱是一款出色的 LMS，旨在不仅提供课程内容，还旨在收集和分析数据。这些数据包括有关课程完成率、在模块上花费的时间和评估分数的各种指标。

集中式数据方法可帮助组织和机构实时调整其学习路径，以响应每个学习者的需求。

通过快速响应学员的需求，教师可以提高学习效率并简化管理工作。因此，良好的学习管理系统是教育工作者和企业培训师不可或缺的工具。

反馈

通过调查、焦点小组甚至课程评估收集的学员反馈非常有用。它们提供了对学习体验的直接见解。

反馈还强调了学习者的偏好和需要调整的难度领域。教师可以使用这些定性数据来改善学习路径。

当您将来自 LMS 的反馈数据与这些定性数据相结合时，您可以清楚地了解实际学习者的体验。

性能分析

绩效分析可以更好地了解学习影响，因为它包括对学习者进度、知识保留率和教学策略功效的详细评估。

这些因素对于提高学习结果的教学策略很重要。

通过绩效分析，组织和机构可以就其模块和课程的可用内容、节奏和有效性做出明智的决策。

预测分析

预测分析利用历史和当前数据来预测个人未来的学习趋势。预测分析使学习型组织能够预测具有挑战性的领域，并为组织提供了更好地培训员工的机会。

当涉及到个性化学习路径以及确定哪些学习者可以从其他资源和学习材料中受益时，这方面非常有帮助。

数据驱动的电子学习解决方案的最佳平台

选择时 数据驱动的电子学习平台，您应该考虑该平台的功能，例如其分析能力、适应性、可扩展性和易用性。

让我们来看看数据驱动的电子学习的最佳平台，这些平台可以提高用户参与度，提供更好的见解并具有适应性。

1. 课程箱

Coursebox 是为教育和企业组织提供数据驱动电子学习解决方案的最佳平台之一。它因其先进的分析和自适应学习能力而广受好评。

有关学习者进度、参与度和知识保留的实时数据使教师能够跟踪学生的情况。这些见解使教师能够根据自己的需求调整课程大纲。

Coursebox 的各种功能最适合跟踪学员的表现。它们使该工具成为企业培训和教育机构的理想之选，因为教师可以简化内容，分析数据见解，创建测验和评估，以使每个人都步入正轨。

个性化学习路径还可以满足每个人的需求，提高学习效率。Coursebox 的内容管理还允许培训师快速进行调整。因此，它是一个易于使用、有效和高效的电子学习解决方案平台。

2. 黑板学习

黑板学习 是一个基于 Web 的虚拟学习管理系统，具有课程管理、可自定义的开放架构和可扩展的设计。

该平台提供对学习者活动、课程完成情况、参与度、评估等的深入见解。这使教师能够提供适合学习者要求的优化内容。

预测性见解有助于尽早识别高危学习者。这使教师能够通过额外的材料和资源提供额外的支持，以支持学员取得成功。

Blackboard Learn 还与其他教育工具和第三方应用程序集成，为寻求可扩展且可靠的数据驱动型电子学习解决方案的组织提供统一的体验。

3. Moodle 工作场所

Moodle 工作场所是另一个灵活的学习管理系统，它结合了满足组织培训需求的最佳功能。

高级报告、分析和进度跟踪是该LMS的一些出色功能。它还允许监控整体学习效果。

可自定义的仪表板使团队和经理能够创建符合组织目标的学习路径。该平台为大多数任务提供自动化工作流程，例如认证， 合规性跟踪，以及员工入职。

这种灵活性使其成为教育和企业培训的可扩展数据驱动电子学习平台的首选之一。

总结

数据驱动的电子学习改变了机构和组织进行教学和培训的方式。

借助 Coursebox 等平台，组织可以使用实时数据来提供个性化的学习体验，提高参与度、留存率和投资回报率。

实施数据驱动的电子学习策略可以提高学习者的效率，并帮助组织释放员工队伍的全部潜力。