Большинство обучающих панелей до сих пор превозносят одно число: "Хорошие новости, мы достигли 98% завершения."
Выглядит аккуратно. Проблема слишком проста: показатель завершения говорит вам о том, кто нажал "завершить", а не о том, что было изучено.
Если вы хотите, чтобы обучение поддерживало реальную работу, вам нужна более полная картина. Это не означает создание огромного аналитического проекта. Это означает выбор нескольких лучших вопросов и их целенаправленное отслеживание.
Завершение показывает посещаемость
Показатель завершения полезен одним способом. Он показывает, могли ли люди получить доступ к обучению и было ли у них время пройти его. Если показатель низкий, у вас может быть логистическая проблема: время, технология, плохая коммуникация.
Но как только показатель завершения становится высоким, число перестает помогать. Оно не говорит вам:
- Что люди поняли.
- Что они помнят месяц спустя.
- Что они на самом деле делают по-другому на работе.
У вас может быть курс с идеальным завершением и почти без эффекта. Мы можем рассматривать завершение как базовую проверку.
Проверка понимания
Простой шаг за пределами завершения — посмотреть, насколько хорошо люди понимают идеи.
Вы можете сделать это с помощью коротких проверок:
- Несколько вопросов после каждого ключевого раздела.
- Короткий итоговый тест, который фокусируется на распространенных ошибках.
Цель не в том, чтобы обмануть людей. Вы хотите увидеть, объясняет ли курс правильные вещи ясно.
Если вы видите много путаницы, у вас есть полезная обратная связь. Вам может понадобиться лучший пример, более четкая диаграмма и т.д. Такого рода понимание никогда не отображается в показателях завершения.
Проверьте, что люди помнят позже
Реальная работа не происходит через несколько минут после курса. Она происходит через дни или недели, под давлением. Поэтому память со временем имеет значение.
Вы можете измерить это легким способом:
- Отправьте короткий тест из трех вопросов через несколько недель после курса.
- Добавьте один вопрос-сценарий на регулярное собрание команды.
Сравните первые результаты с последующими. Если знания резко падают, рассматривайте это как сигнал. Возможно, курс слишком длинный. Возможно, люди не используют знания в своей повседневной работе.
Ищите признаки использования в реальной работе
Обучение имеет значение только тогда, когда оно проявляется в поведении.
Начните с очень прямых вопросов:
- "Что вы изменили после этого обучения?"
- "Что вы перестали делать?"
Вы можете собирать ответы разными способами. Быстрый опрос, короткая часть индивидуальных встреч и т.д.
Ищите конкретные примеры:
"Теперь я задаю три дополнительных вопроса перед закрытием тикета поддержки."
"Мы добавили короткую паузу в процесс для проверки этого риска."
Со временем вы можете добавить простые подсчеты. Например:
- Сколько команд приняли новый чек-лист?
- Сколько инцидентов теперь включают новый шаг?
Связывайте обучение с ключевыми результатами
Некоторые тренинги существуют в основном для соответствия требованиям. Многие другие направлены на достижение четких бизнес-результатов.
Если вы обучаете людей:
- Обработке жалоб клиентов, следите за временем разрешения жалоб или показателями удовлетворенности.
- Шагам безопасности, следите за частотой инцидентов или отчетами о почти произошедших происшествиях.
- Новому инструменту, следите за временем выполнения задачи или частотой ошибок.
Вы не всегда увидите четкую, прямую связь. Многие факторы влияют на результаты. Тем не менее, вы можете сравнить команды, которые прошли обучение раньше, с теми, кто присоединился позже. Вы можете посмотреть на тенденции до и после большого толчка.
Суть не в том, чтобы доказать идеальную причину. Суть в том, чтобы узнать, имеет ли это обучение значение и где его корректировать.
Следите за качеством вовлеченности, а не только за кликами
Современные платформы LMS могут отслеживать множество сигналов: время на курсе, повторы видео, пропуски, заметки, комментарии, вопросы. По отдельности они могут вводить в заблуждение. Долгое время на слайде может означать глубокую концентрацию или телефонный звонок.
Поэтому не зацикливайтесь на каждой мелкой метрике. Вместо этого ищите закономерности:
- Где люди отключаются?
- К каким страницам люди возвращаются?
Используйте эти сигналы для улучшения дизайна. Разбейте длинное видео на более мелкие части, если многие люди останавливаются на полпути. Добавьте пример там, где многие люди возвращаются к одной и той же концепции.
Как выйти за рамки завершения, не утонув в данных
Легко почувствовать себя перегруженным. Существует множество возможных метрик. Вам не нужны все они сразу.
Простой начальный план:
- Выберите один важный курс, который уже имеет высокий показатель завершения.
- Добавьте короткую проверку знаний, которая фокусируется на ошибках.
- Запланируйте один последующий тест или сценарий через несколько недель.
- Попросите менеджеров собрать один конкретный пример "что изменилось" от каждого человека.
- Выберите один бизнес-показатель, который должен измениться, если курс работает. Наблюдайте за ним в течение нескольких месяцев или недель.
Ведите заметки о том, что вы узнаете. Корректируйте курс один или два раза на основе данных. Делитесь этими изменениями с учащимися: "Мы обновили этот раздел, потому что многие люди испытывали трудности с этим шагом." Такого рода сообщение укрепляет доверие.
Показатели завершения все еще имеют свое место. Они говорят вам, пришли ли люди. Но они являются началом истории, а не концом.
Лучшие метрики обучения задают лучшие вопросы: Поняли ли люди? Помнят ли они? Что они делают по-другому сейчас? Проявляется ли это в работе?
Когда вы отслеживаете эти вещи, обучение становится частью бизнеса.
