Wie man Daten und Analysen im Bereich Lernen und Entwicklung nutzt, um die Wirkung von Schulungsprogrammen zu steigern

Angesichts der sich ständig weiterentwickelnden Technologielandschaft sind taktische Entscheidungsfindung und Strategieentwicklung für jedes Unternehmen heute von größter Bedeutung. Um in einem solchen Umfeld wettbewerbsfähig zu bleiben und Schritt zu halten, müssen Unternehmen das Potenzial von Daten und Analysen nutzen. Dieser Artikel befasst sich mit den Vorteilen und den wichtigsten Anwendungsbereichen von Daten und Analysen im Bereich Lernen und Entwicklung (L&D) sowie mit vielen weiteren Themen.
Daten gelten inzwischen als Synonym für den Schlüssel zum Geschäftserfolg. Ohne Daten und Analysen im Bereich L&D, die als fundierte Entscheidungsgrundlage dienen, sind Führungskräfte gegenüber ihren Wettbewerbern spürbar im Nachteil.
Ohne die Erkenntnisse, die Datenanalysen im Bereich Training und Entwicklung liefern, können L&D-Teams Geschäftsstrategien und -taktiken nicht wirksam unterstützen oder positive Ergebnisse erzielen. L&D-Teams haben die wichtige Möglichkeit, Daten und Analysen im Bereich L&D zu nutzen, um:

1. Probleme zu identifizieren, die gelöst werden müssen.
2. die beste Lösung oder Vorgehensweise zu ermitteln.
3. formative Evaluationen zu nutzen, um festzustellen, ob Lösungen auf dem richtigen Weg sind, und so lange zu iterieren, bis die richtige Version der Lösung gefunden ist.
4. summative Analysen auszuwerten, um das Ergebnis der Schulung zu ermitteln und festzustellen, wie sich dies auf die Unternehmensziele und -ergebnisse auswirkt.

Vorteile der Nutzung von Datenanalysen im Bereich L&D

• Nachweis des Werts und der Wirkung von L&D:

Ohne die Nutzung von Daten und Analysen im Bereich L&D ist es für L&D-Teams schwierig, den von ihnen geschaffenen Wert für das Unternehmen zu rechtfertigen. Die Nutzung von Daten im Bereich L&D belegt diesen Wert, und das Schaffen von Vertrauen bei wichtigen Stakeholdern führt oft zu einer stärkeren Unterstützung für effektivere Lösungen.

• Optimierung der Ressourcenzuweisung:

Die Auswertung der aus Schulungsprogrammen gesammelten Daten ermöglicht es dem Unternehmen, zu ermitteln, welche spezifischen Module nicht in vollem Umfang genutzt werden, welche Vermittlungsmethoden am wirkungsvollsten sind, welche Kurse am effektivsten sind usw., und Ressourcen entsprechend zuzuweisen, um letztendlich die Kapitalrendite zu maximieren.

• Unterstützt die Ausrichtung auf die Unternehmensziele:

Unternehmen können den Fortschritt durch den Einsatz von Daten und Analysen im Bereich L&D effektiv verfolgen. Auf diese Weise können sie Strategien entwickeln, wie sie ihre Geschäftsziele erreichen und dies auch in einem dynamischen Umfeld weiterhin tun können.

• Bessere Entscheidungsfindung:

Die Analyse von Daten ermöglicht es Unternehmen, Muster, Zusammenhänge und mögliche Trends zu erkennen, die ihnen bisher möglicherweise unbekannt waren, und versorgt sie mit den Informationen, dem Kontext und den Erkenntnissen, die erforderlich sind, um bessere Entscheidungen zu treffen und effektive Strategien zur Erreichung ihrer Ziele zu entwickeln

• Verbesserte Lernerfahrung und Engagement:

Daten und Analysen im Bereich L&D informieren Teams über die Bedürfnisse und Verhaltensweisen der Lernenden, um die Ergebnisse zu verbessern. Dies optimiert deren Erfahrung, steigert das Engagement, fördert die Wissensspeicherung und die Anwendung am Arbeitsplatz.

Ohne Daten und Analysen im Bereich L&D würden L&D-Teams wichtige Erkenntnisse darüber verlieren, was die Leistung der Lernenden und die geschäftlichen Auswirkungen beeinflusst.

Verbesserung von Lernprogrammen durch Datenkompetenz und -vertrautheit

Traditionell haben L&D-Teams Daten erst nach der Implementierung verwendet, um den Wert von Schulungen nachzuweisen. In Kirkpatricks Modell beispielsweise wird die Wirkung von Schulungen erst nach der Implementierung der Lösung gemessen. Diese Daten sind zwar nützlich, haben jedoch nicht die nötige Aussagekraft, um in der Entwicklungs- und Iterationsphase der Schulungsentwicklung die richtigen Lösungen voranzutreiben. Datenanalysen in der Aus- und Weiterbildung – also Daten, die während der Analyse und Konzeption von Lösungen gesammelt werden – können jedoch dabei helfen:

• Modernisierung von Ansätzen durch proaktive Datennutzung:

Lernansätze durch proaktive Datennutzung zu modernisieren bedeutet, die aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse sorgfältig zu bewerten, um die Effizienz der Lernerfahrung zu verbessern. Dies kann erreicht werden, indem das Kompetenzniveau der Lernenden exakt erfasst wird und ihnen ermöglicht wird, mit den Lerninhalten entsprechend ihrem bevorzugten Schwierigkeitsgrad und auf die von ihnen gewählte Weise zu interagieren.

• Maßgeschneiderte Lernerfahrungen zur Verbesserung der Ergebnisse:

Die Analyse der über die Lernenden gesammelten Daten ermöglicht es Organisationen, die Bedürfnisse, Stärken, Problembereiche und vor allem die Lernstile jedes Einzelnen spezifisch einzuschätzen, ohne Schlussfolgerungen über die gesamte Gruppe zu ziehen. Dies ermöglicht es ihnen zudem, die Lernerfahrungen der Lernenden individuell anzupassen und zu gestalten, sodass diese eine ganzheitlichere Erfahrung machen, was dazu führt, dass sie ihr Wissen besser behalten und darüber hinaus bessere Leistungen erbringen.

• Integration von Daten in den gesamten Trainingsentwicklungszyklus:

Durch die Integration von Daten in jeden Schritt des Schulungszyklus kann sich die Organisation jederzeit umfassend über die aktuelle Situation informieren, konservative Prognosen zu den Ergebnissen wichtiger Entscheidungen erstellen und den Überblick über die Leistung aller Ressourcen der Organisation behalten. All dies hilft der Organisation, fundierte Entscheidungen zu treffen und Verbesserungen sowie Einsparungen strategisch umzusetzen.

Darüber hinaus lässt sich der Einfluss des Lernens auf die Geschäftsergebnisse mithilfe eines von EI entwickelten neuartigen Modells messen – dem NexGen-ROI. Dieses integriert fortschrittliche Analysen, Echtzeitdaten und einen ganzheitlichen Ansatz zur ROI-Bewertung, um ein tiefgreifendes Verständnis für den direkten Beitrag des Lernens zum Unternehmenserfolg zu vermitteln. Die sich wandelnde Landschaft der Lernmessung unterstreicht die Notwendigkeit eines neuen Modells, das den Einfluss des Lernens auf die Geschäftsergebnisse besser bewerten kann. Das neue NexGen-ROI-Modell tut genau dies, indem es fortschrittliche Analysen, Echtzeitdaten und einen umfassenden Ansatz einbezieht, der die Ausrichtung von L&D-Strategien auf die Geschäftsziele erleichtert.

Schlüsselfragen für eine effektive Datennutzung in der Aus- und Weiterbildung

Frage: Warum sollten Daten und Analysen in der L&D genutzt werden?

Antwort: Das Sammeln von Daten ist nicht das Ziel dieser Initiative. Das Ziel besteht darin, Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen und diese praktisch anzuwenden.

Frage: Welche Arten von Daten sollten gesammelt werden?

Antwort: Grob gesagt gibt es zwei Arten von Daten – qualitative und quantitative.

• Qualitative Daten sind häufig subjektiv, beispielsweise die Reaktionen der Teilnehmenden auf die Qualität der Schulungsunterlagen, die Durchführungsmodalitäten und ähnliche Aspekte.
• Quantitative Daten lassen sich objektiv messen und auswerten, wie zum Beispiel Abschlussquoten, Auswirkungen auf die Leistung und Geschäftsergebnisse.

Frage: Welche Datenanalysen im Bereich Training und Entwicklung sollten L&D-Teams verfolgen, um Lernprogramme zu verbessern?

Antwort: Es ist wichtig, Folgendes zu erfassen:

• Nutzung und Aktivität: Eine Lernlösung, die nicht genutzt wird, kann ihren Zweck nicht erfüllen.
• Engagement: Die Lernenden sollten sich mit den Inhalten auseinandersetzen, darauf zurückgreifen, Ziele erreichen und auf Szenarien reagieren.
• Erfahrung: Eine positive Erfahrung für die Lernenden verbessert deren Behaltens- und Anwendungsgrad und ermutigt andere, das Training ebenfalls zu nutzen.
• Lernendenleistung: Inwieweit gelingt es den Lernenden, das Gelernte in der Praxis anzuwenden, und in welchem Umfang führt dies zu einer messbaren Verbesserung der relevanten Kennzahlen?
• Geschäftliche Leistung: Eine Schulungslösung erweist sich nur dann als sinnvoll, wenn sie messbare Auswirkungen auf das Geschäft hat.

Die Vorteile von Echtzeitdaten und -analysen bei der Schulungsbewertung

Echtzeit-Einblicke ermöglichen es den Teams, zügig zu reagieren. Dies zählt zu den wirkungsvollsten Anwendungen von Daten und Analysen im Bereich L&D. Dadurch können L&D-Teams bereits während der Schulung intervenieren, anstatt auf Bewertungen nach Abschluss des Programms zu warten. Eine rasche Intervention trägt dazu bei, Probleme zeitnah zu lösen und das Risiko von Leistungslücken zu minimieren.

Echtzeit-Dashboards unterstützen zudem die kontinuierliche Verbesserung, indem sie Muster wie wiederholte Fehler, geringe Interaktionspunkte oder stockende Fortschritte aufzeigen. L&D-Teams können zeitnah Anpassungen an Inhalten oder Unterstützungsressourcen vornehmen, wodurch die Effektivität des Programms verbessert wird und Stakeholder genauere, aktuelle Einblicke in die Leistung der Schulung erhalten. Unternehmen, die Daten und Analysen in dieser Phase aktiv im Bereich L&D einsetzen, gewinnen einen besseren Einblick in das Lernverhalten und die Wirksamkeit des Programms.

Erstellung umsetzbarer Pläne auf Basis von Datenanalysen

Es ist wichtig, einen Plan zu erstellen, der dabei hilft, die aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse in umsetzbare Schritte zur Verbesserung von Lernprogrammen umzuwandeln. Der effektive Einsatz von Daten und Analysen im Bereich L&D stellt sicher, dass diese Schritte auf Fakten und nicht auf Annahmen beruhen.

Dies beginnt mit einem Plan für Verantwortlichkeit und Ehrlichkeit. Oft weisen Daten auf den Erfolg einer Schulung hin. Sie zeigen, dass die Lernenden engagiert waren und ihr Verhalten in der gewünschten Weise geändert haben. Manchmal zeigen die Daten jedoch das Gegenteil. In dieser Situation ist es wichtig, dass L&D-Teams die Daten ehrlich bewerten und entsprechende Anpassungen vornehmen.

Die wesentliche Stärke von Daten und Analysen liegt in dem Mut, den Kurs zu ändern und Lösungen auf der Grundlage der Analyseergebnisse anzupassen. Dieser Ansatz sollte:

• Zunächst sollten Führungskräfte einbezogen werden, damit sie die Daten kennen und bei der Interpretation der Ergebnisse helfen können. Sie verfügen häufig über Einblicke in immaterielle Faktoren, die Verhaltensänderungen außerhalb des Einflussbereichs von Schulungslösungen bewirken können, wie beispielsweise eine unvorhergesehene Zunahme der Arbeitsbelastung.
• sich auf etablierte Benchmarks stützen, aus denen sich fundierte Schlussfolgerungen ableiten lassen, und dabei einfache „Wenn-dann“-Aussagen verwenden.
• Sekundäre oder tertiäre Indikatoren in den Daten nutzen, die potenzielle alternative Lösungen aufzeigen. Gruppierungen wie Zielgruppengröße, Standort, Vermittlungsform, Jobebene und bisherige Leistung nutzen, um umsetzbare nächste Schritte zu leiten.

Entwicklung im Bereich Lernen: Nutzung von Datenanalyse und KI

Angesichts des heutigen technologischen Umfelds und der Schnittstelle zwischen Technologie und Lernen könnte sich der Einsatz von KI zur Bereitstellung von Lernmodulen und Schulungen als äußerst vorteilhaft und den traditionellen Lernformen überlegen erweisen, wenn man die Ressourcen und die Flexibilität berücksichtigt, die KI für den Lernprozess bietet. KI kann, wenn sie umsichtig eingesetzt wird, Organisationen dabei helfen, Schulungen anzubieten, die persönlicher, effektiver und ansprechender sind. Hier sind einige Beispiele dafür, wie Datenanalyse und KI eine neue Welle der Evolution im Bereich Lernen auslösen:

• Personalisierte Lernerfahrungen:

KI-Algorithmen verfügen über leistungsstarke Fähigkeiten zur Mustererkennung und Datenverarbeitung. Im Lernkontext bedeutet dies, dass Organisationen den individuellen Lernstil, die Art der Informationsverarbeitung und die einzigartigen Stärken jedes Lernenden erkennen können. Dies bedeutet auch, dass Lernende personalisiertes Feedback erhalten, das auf sie zugeschnitten ist, anstatt allgemeine Hinweise. All dies trägt dazu bei, personalisierte Lernerfahrungen zu gestalten, die darauf ausgerichtet sind, den Wert der Lernerfahrung zu maximieren und damit auch die Fähigkeit des Lernenden, einen Beitrag zur Organisation zu leisten.

• Verbesserte Barrierefreiheit:

KI bildet das Rückgrat vieler Tools, die Barrierefreiheit und Inklusion fördern. Bildschirmleseprogramme, Sprach-zu-Text-, Text-zu-Sprache- und Sprachübersetzungstechnologien bieten Lernenden multimodale Formen der Interaktion mit den Lernmaterialien und ermöglichen es ihnen, den Bedürfnissen einer vielfältigen, generationsübergreifenden Belegschaft gerecht zu werden.

• Fördert Zusammenarbeit und Kommunikation:

KI und Datenanalyse fördern durch das Sammeln und Verarbeiten von Informationen, aus denen Erkenntnisse gewonnen werden, die Zusammenarbeit über Organisationen und sogar Branchen hinweg. Sie können genutzt werden, um bewährte Verfahren zu ermitteln und weiterzugeben, gemeinsame Schwachstellen zu beheben und neue Ideen zu entwickeln, die in einer anderen, miteinander verbundenen Branche angewendet werden könnten oder sich dort als nützlich erweisen könnten. Ist das nicht schließlich eine der Möglichkeiten, wie ein Durchbruch zustande kommt?

• Steigert das Engagement und die Anpassungsfähigkeit beim Lernen:

Die Kombination aus KI und Datenanalyse führt zu einer Steigerung des Engagements und der Anpassungsfähigkeit beim Lernen, indem maßgeschneiderte Lernerfahrungen angeboten, personalisiertes Feedback gegeben und den Lernenden ermöglicht wird, den Lernstoff auf die von ihnen gewählte Weise zu erkunden.

Messung der Auswirkungen auf die Leistung mit KI

KI-gestützte Bewertungen erzielen besonders gute Ergebnisse, wenn sie mit Daten und Analysen im Bereich L&D verknüpft werden, sodass Unternehmen Lernergebnisse mit KPIs in Verbindung bringen können. Nachfolgend finden Sie einige Möglichkeiten, wie dies zur Erzielung eines Wettbewerbsvorteils genutzt werden könnte:

• Einsatz von KI zur Bewertung der Leistungen von Lernenden:

KI-gestützte Algorithmen können genutzt werden, um Bewertungsdaten zu analysieren und Muster zu erkennen, die wiederum dabei helfen, spezifische Verbesserungsbereiche zu ermitteln, relevantes und umsetzbares Feedback zu geben und Lernstrategien einzusetzen, die für einen bestimmten Lernenden besser geeignet sind.

• Verknüpfung von Lernergebnissen mit Key Performance Indicators (KPIs):

Durch die Einbindung von KI in den Lernprozess lassen sich Zusammenhänge und Korrelationen zwischen den spezifischen Lernergebnissen der Schulung und den gewünschten Leistungskennzahlen ermitteln. Auf diese Weise lässt sich die Wirksamkeit des Kurses bewerten und die Kapitalrendite präzise einschätzen.

• Lerninvestitionen rechtfertigen:

Eine weitere Erkenntnis, die wir mithilfe von KI gewinnen können, besteht darin, welche Lerninvestitionen und Kurse zu profitableren Ergebnissen führen und welche Kurse nicht ausreichend genutzt werden, sodass die Ressourcen entsprechend zugewiesen oder neu verteilt werden können.

In Kombination mit Daten und Analysen im Bereich L&D unterstützt KI Unternehmen dabei, ein vollständigeres und differenzierteres Bild der Fähigkeiten der Lernenden und der geschäftlichen Auswirkungen zu erhalten.

Verbesserung der L&D-Messung mit KI

KI kann auch genutzt werden, um unser Verständnis der Geschäftslage und der Strategien, die sich als am vorteilhaftesten erweisen würden, weiter zu vertiefen und zukünftige Anforderungen zu antizipieren.

• Fundierte Entscheidungsfindung:

Die gesammelte Datenfülle und die Mustererkennungsfähigkeiten der KI ermöglichen es Unternehmen, besser mit all den Informationen und Variablen ausgestattet zu sein, die sie kennen müssen, bevor sie eine wichtige Entscheidung treffen.

• Fundierte Prognosen erstellen:

Predictive Analytics kann genutzt werden, um aufkommende Kompetenzen und Trends zu identifizieren und so proaktiv Schulungsprogramme zu entwerfen, die sich an die sich ändernden Kompetenzanforderungen anpassen können.

• Erweiterung des Spektrums messbarer Aspekte:

KI erweitert zudem den Umfang messbarer Aspekte in der Weiterbildungsbranche erheblich, indem sie die Analyse riesiger Mengen relevanter Daten ermöglicht.

Aufbau einer skalierbaren Datenstrategie für KI und Analytik im Bereich L&D

Eine skalierbare Analysestrategie beginnt mit klaren Lernzielen, klar definierten KPIs und konsistenten Datenquellen über Plattformen wie LMS, LXP, HRIS und Leistungssysteme hinweg. Die Etablierung von Standardtaxonomien und soliden Governance-Praktiken trägt dazu bei, die Genauigkeit, Sicherheit und ethische Nutzung von Daten zu gewährleisten und schafft so eine zuverlässige Grundlage für tiefere Einblicke.

Mit dem Wachstum des Unternehmens werden Automatisierung und Systemintegration unerlässlich, um die Analytik zu skalieren, ohne den manuellen Aufwand zu erhöhen. Die Vorbereitung des Ökosystems auf KI ermöglicht es Teams, größere Datensätze zu verarbeiten und fortgeschrittenere Erkenntnisse zu gewinnen. Je mehr Teams Daten und Analytik in L&D einsetzen, desto stärker fließen diese Erkenntnisse in die Entscheidungsfindung ein, was die Wirkung von Lerninitiativen beschleunigt.

Entwicklung einer Datenstrategie für KI im Bereich der Leistungsmessung

KI kann auch eingesetzt werden, um Strategien zu entwickeln, die das Geschäft ankurbeln und zu einer höheren Kapitalrendite führen. Dazu gehören unter anderem:

• Ziele definieren und relevante Datenquellen identifizieren:

Ausgestattet mit Erkenntnissen zur Leistung und dem Wissen darüber, was gut funktioniert, welche Ressourcen am wirkungsvollsten sind usw., können Unternehmen leichter fundiertere Entscheidungen darüber treffen, wo ihre Ziele liegen.

• Aufbau einer skalierbaren Infrastruktur zur Unterstützung KI-gesteuerter Analyseinitiativen:

Da KI in der Lage ist, Trends vorherzusagen und Wachstum in bestimmten Bereichen zu antizipieren, kann dies genutzt werden, um eine Infrastruktur vorzubereiten, die bei Bedarf skaliert werden kann.

• Wahrung der Datenintegrität und des Datenschutzes durch ein Governance-Framework:

Es empfiehlt sich, umfassende Richtlinien und Steuerungsverfahren einzuführen, wenn es um die Integrität der Erfassung, Nutzung und insbesondere Weitergabe der Daten geht, die sich im Besitz dieser KI-Tools befinden. Diese Governance-Rahmenwerke sollten eindeutig definieren, wem die Daten gehören, welchen Umfang die Daten haben, die Unternehmen erheben dürfen, sowie die Praktiken zur Anonymisierung usw.

Abschließende Gedanken

Zwar ist die Erhebung von Daten wichtig, doch ist es noch wichtiger, Daten und Analysen im Bereich L&D zu nutzen, um Erkenntnisse in praktische Maßnahmen umzusetzen. Organisationen, die Erkenntnisse in gezielte Verbesserungen umsetzen, stärken die Leistung der Lernenden, verbessern die Entscheidungsfindung und sorgen für eine engere Ausrichtung auf die geschäftlichen Prioritäten.

Wenn dieser Ansatz zur gängigen Praxis wird, ist die Kapitalrendite beträchtlich und wächst im Laufe der Zeit weiter. Durch die Einbettung von Daten und Analysen in L&D in den täglichen Lernbetrieb schaffen Organisationen eine Kultur, die Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten trifft und die Leistung steigert.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

1. Warum sind Daten und Analysen im Bereich L&D wichtig?
   Sie helfen Unternehmen dabei, von Annahmen zu Fakten überzugehen und so die Genauigkeit und Effektivität von Lernentscheidungen zu verbessern.
2. Auf welche Arten von Daten sollten sich L&D-Teams konzentrieren?
   Sowohl auf qualitative Daten wie Feedback von Lernenden als auch auf quantitative Daten wie Abschlussquoten, Leistungskennzahlen und Geschäftsergebnisse.
3. Wie verbessern Daten und Analysen die Lernerfahrung?
   Sie decken Präferenzen, das Engagement und Leistungslücken auf, sodass Teams personalisiertere und relevantere Lernerfahrungen schaffen können.
4. Wie können Analysen dabei helfen, Schulungen auf die Unternehmensziele abzustimmen?
   Analysen zeigen, ob Lernprogramme Einfluss auf wichtige Leistungsindikatoren haben und strategische Prioritäten unterstützen, wodurch L&D die Wirkung nachweisen kann.
5. Welche Rolle spielen Echtzeitdaten bei der Schulungsbewertung?
   Echtzeit-Einblicke ermöglichen es den Teams, während der Schulung gezielt einzugreifen, Probleme zügig zu lösen und kontinuierliche Verbesserungen vorzunehmen, die die Ergebnisse stärken.