Utilisez les données pour rendre l'apprentissage en ligne efficace

Si vous êtes un développeur de cours d’apprentissage en ligne moderne ou un concepteur d’expérience d’apprentissage, les hypothèses suivantes sont les plus susceptibles de décrire votre travail:

  • Utilisez un outil logiciel créatif, tel qu’Articulate Storyline ou Adobe Captivate
  • Définissez la réussite du cours soit par le nombre de diapositives que l’étudiant a vues, soit par le résultat final du test

Un tel score et ces rapports cochent certainement la case quand il s’agit de suivre la conformité, mais ils ne décrivent pas nécessairement l’efficacité de votre cours d’apprentissage. Ce qu’ils font, c’est s’assurer qu’il existe un dossier de la formation. De nos jours, alors que de nombreux professionnels de l’apprentissage et du développement se concentrent sur la conformité, plutôt que de prendre le temps de produire des interventions d’apprentissage efficaces, ces résultats finaux aux tests ou pourcentages de diapositives regardées signifiaient en quelque sorte que la formation est (ou n’est pas) efficace. Il n’est pas nécessaire d’expliquer pourquoi cette approche n’est pas idéale, c’est le moins qu’on puisse dire. Après tout, nous savons avec certitude que la consommation de contenu n’est pas égale à l’acquisition de compétences.

Alors, comment une entreprise peut-elle savoir si un cours d’apprentissage en ligne est efficace? La meilleure option, bien sûr, est d’observer le comportement des étudiants après avoir terminé la formation et de noter les changements positifs qui peuvent être attribués à la formation. Bien qu’il s’agisse de l’approche idéale, dans de nombreux cas, elle n’est pas possible, car de nombreux développeurs de cours n’ont tout simplement pas accès aux données de performance du personnel. Nous allons donc travailler avec les données dont nous disposons – le comportement de l’étudiant pendant le cours. En fait, la collecte et l’analyse des données d’apprentissage deviennent une tendance d’apprentissage majeure. Dans cet article, nous allons vous montrer comment utiliser le widget Data Cloud for Articulated Storyline pour collecter des données d’apprentissage qui vous permettront de comprendre l’efficacité de votre entraînement et d’élaborer des stratégies qui peuvent vous aider à rendre l’apprentissage en ligne efficace. N’oubliez pas qu’en utilisant Articulate Storyline dans cet exemple, vous pouvez adopter une approche similaire lorsque vous travaillez avec Adobe Captivate.

Étape 1: Faites attention aux réponses à la vérification des connaissances individuelles.

Pour rendre ces exemples aussi solides que possible, nous supposerons que vous connaissez le widget Data Cloud. Ne vous inquiétez pas si vous n’avez jamais utilisé cet outil auparavant, il est facile de commencer et vous pouvez commencer à collecter des données d’apprentissage avec très peu d’effort. Pour plus d’aide, n’hésitez pas à lire notre article sur la sauvegarde des données d’apprentissage en dehors de LMS. Alternativement, vous pouvez utiliser tout autre outil de suivi qui vous permet de capturer des données d’apprentissage.

Nous commencerons à évaluer l’efficacité de la formation en examinant les réponses aux questions individuelles du test de connaissances. Voici les étapes que nous prendrons:

  • Définissez une table Data Cloud qui comporte 5 champs – un pour chaque question (nous avons 5 questions dans cet exemple).
  • La valeur sera TRUE si l’étudiant a répondu correctement à la question et FALSE en cas de mauvaise réponse.
  • Nous avons nommé ces champs « q1 correct », « q2 correct », « q3 correct », « q4 correct », « q5 correct ».

Après que plusieurs étudiants ont suivi ce module d’apprentissage, nous vérifions les données pour voir s’il existe un modèle. Ci-dessous, vous pouvez voir une capture d’écran du rapport. En analysant les données, nous pouvons clairement voir cela la plupart des élèves ont eu des problèmes avec la question no. 4. C’est un bon endroit pour commencer à évaluer le contenu de la formation. Voici quelques questions à nous poser:

  • Ai-je expliqué le contenu correctement?
  • L’élève a-t-il pu lier le contenu de la formation au contenu de la question?
  • Avons-nous besoin de plus d’explications à ce sujet?
  • Que pouvons-nous faire d’autre pour rendre le matériel présenté dans ce cours d’apprentissage en ligne plus efficace?
Évaluer l'efficacité de la formation en analysant les questions individuelles dans le test de connaissances
Fig 1. En regardant les données, nous pouvons clairement voir que la plupart des étudiants ont eu des problèmes avec la question no. 4.

Étape 2: recherche d’un comportement inattendu.

Après avoir étudié les données de la première étape, nous examinons le contenu d’apprentissage pour réévaluer le matériel testé à la question 4. L’une des diapositives comporte un bouton « Afficher des exemples » qui contient des explications et des exemples supplémentaires au clic. Nous décidons de vérifier si les étudiants cliquent sur ce bouton. Et s’ils le font, nous voulons voir comment ils affectent les résultats d’apprentissage. Pour ce faire, nous:

  • Ajoutez un autre champ à la table de données et appelez-le le « bouton de clic ».
  • Nous allons définir ce champ comme numérique à des fins de présentation uniquement (pour faire ressortir la colonne des autres champs du tableau de données).
  • Zéro signifie que l’élève n’a pas cliqué sur le bouton, un indiquera un clic.

Nous permettons à un groupe d’étudiants de suivre le cours. Ensuite, nous vérifions le rapport pour voir s’il existe une corrélation. En particulier, nous examinons la corrélation entre les clics sur le bouton « Afficher les exemples » et les résultats de la question 4. En fait, les données y montrent une forte corrélation. Le tableau ci-dessous le montre clairement presque tous les élèves qui n’ont pas cliqué sur le bouton ont sélectionné les mauvaises réponses à la question 4.

Comment le comportement affecte l'efficacité de l'apprentissage en ligne
Fig 2. Presque tous les élèves qui n’ont pas cliqué sur le bouton ont sélectionné les mauvaises réponses à la question 4.

Étape 3: Faites des prédictions.

Ensuite, nous faisons une prédiction que si nous affichons le bouton de manière plus visible sur la diapositive et que nous changeons la légende en «Continuer» au lieu de «Afficher des exemples», plus d’élèves cliqueront dessus. Nous pourrions simplement restreindre la navigation dans les cours, mais nous faisons confiance à nos étudiants et voulons garder la navigation ouverte. Nous modifions donc le bouton et permettons aux autres étudiants de suivre le cours. Lors de la vérification du rapport, nous remarquons que les modifications que nous avons apportées ont entraîné plusieurs clics sur les boutons et améliorations des questions 4. Nous pouvons également dire que ces changements nous ont permis de rationaliser le processus d’apprentissage.

Les prévisions peuvent rendre l'apprentissage en ligne efficace
Fig 3. Les modifications que nous avons apportées ont entraîné davantage de clics sur les boutons et des améliorations aux questions 4.

Étape 4: tirer des conclusions et agir sur les résultats pour rendre l’apprentissage en ligne efficace.

Enfin, nous pouvons tirer des conclusions et résumer les conclusions. J’ai trouvé que l’affichage du bouton proéminent sur les diapositives et le changement de la légende en «Continuer» conduisaient à de meilleurs résultats d’apprentissage. viens maintenant appliquer cette constatation au reste du cours. Nous savons que le contenu de la question 2 est également partiellement caché derrière un autre bouton « Afficher les exemples ». Nous allons apporter les mêmes modifications à ce bouton et tester à nouveau ce cours avec les étudiants. Le tableau ci-dessous montre que ces changements ont également a permis d’améliorer les performances à la question 2.

Les données conduisent à de meilleures performances et à un apprentissage efficace
Fig. 4. D’autres modifications ont permis d’améliorer les performances de la question 2.

En conclusion:

Bien sûr, un enregistrement de ce que les élèves lisent et voient n’est que cela, un enregistrement. Il ne mesure pas le niveau de compétence des étudiants dans l’exécution de leurs tâches. Cependant, en prêtant attention aux données d’apprentissage générées dans le cours, nous avons la possibilité d’affiner les cours que nous construisons. Cela a le potentiel de rendre l’apprentissage efficace et de conduire à un plus grand transfert de connaissances.

Quelle est actuellement une tendance majeure du e-learning?

La collecte et l’analyse des données d’apprentissage deviennent une tendance majeure de l’apprentissage en ligne.

Comment une entreprise peut-elle savoir si un cours e-learning est efficace?

Les entreprises doivent prêter attention aux données d’apprentissage générées par l’apprenant pour améliorer la présentation du contenu et rationaliser l’apprentissage en ligne. Une entreprise peut savoir si le cours eLearning est efficace s’il constate des changements positifs après la fin de la formation des étudiants.

Quel est un bon endroit pour commencer à évaluer le contenu de la formation?

Un bon endroit pour commencer à évaluer le contenu de la formation est d’utiliser le Data Cloud Widget. Faites attention aux réponses lors de la vérification des connaissances des élèves. Vérifiez s’il y a un modèle ou si les élèves ont des problèmes avec les questions.

Quels sont les deux outils logiciels qui vous permettent d’enregistrer des données d’entraînement à l’aide de Cloud Cloud?

Des outils logiciels tels que Articulated Storyline et Adobe Captive vous permettent de capturer un enregistrement de formation et de sauvegarder des données avec le widget Cloud Cloud.

Que reflètent les résultats des tests et la progression du cours dans le cours eLearning?

Les résultats des tests et la progression du cours ne reflètent que l’achèvement du cours et pas nécessairement l’efficacité de la formation.

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