Learning Analytics

Het nieuwe kapitaal van de internet diensten ligt bij “Big Data”. Dit zijn de grote verzamelingen van gebruikersgegevens achter de dienstenleveranciers zoals Google, Amazon, Facebook, etc. Deze gebruikersgegevens zijn voor de dienstenleveranciers nog veel belangrijker dan de inhoud die al deze gebruikers via deze diensten produceren en/of communiceren. Advanced analytics over big data verzamelingen geven informatie over wie jij bent, welke sites jij zoal bezoekt en wat jouw belangstellingen zijn. Hiermee zijn deze gegevens onmisbaar voor de advertenties die jij op jouw internetpagina’s en mobiele apps ziet en dus ook direct bepalend voor de inkomsten van de dienstenleveranciers. Een goed voorbeeld van hoever dit kan gaan zijn de persoonsgebonden advertenties die je als gebruiker tegenkomt op websites. Weleens op Google het woord “vakantie” of “reis” ingetikt? Dan heb je vast gemerkt dat je de dagen erna er veel advertenties over deze onderwerpen voorbj kwamen.

Zoals Advanced Analytics bepalend is voor doelgerichte advertenties zo kan Learning Analytics bepalend zijn voor de leerinterventies die deelnemers getoond krijgen. Met het groeiende gebruik van digitale werk- en leervormen in organisaties, produceren studenten ook steeds meer user data. Deze user data geeft inzicht in het (leer)gedrag van de medewerker. Daarnaast geeft het de organisatie een indicatie over de competentie-ontwikkeling van de medewerkers. Hierbij geldt wel dat veel leergedrag over een bepaald onderwerp niet automatisch betekent dat de persoon zich net verder ontwikkeld. Wel kunnen we concluderen dat als we geen leergedrag waarnemen, er geen ontwikkeling is. Op basis van het leergedrag kan een begeleider/coach gericht adviseren over eventuele verdere ontwikkelingen, doorverwijzen naar collega’s die met gelijke problematiek bezig zijn en/of de medewerker ondersteunen bij het aantonen van competentie in de nieuwe ontwikkelingen.

Om dit te laten werken moeten we echter wel enkele afspraken maken. Zo dient alle communicatie digitaal te gebeuren, anders levert het geen user data op en is het dus niet traceerbaar. Er moet een uniform platform gefaciliteerd worden waar de medewerkers materialen kunnen publiceren. In de markt zijn al diverse platformen die kennisdeling binnen organisaties ondersteunen. Bekende tools zijn bijvoorbeeld Confluence en Yammer. Daarnaast moet Learning Analytics toegang krijgen tot alle relevante digitale bronnen om zicht te krijgen op de zoektochten en publicaties van de medewerkers. Daar waar wij het normaal vinden om heel veel van onze digitale identiteit vrij te geven op sites als Facebook en LinkedIn, zijn we nog redelijk terughoudend als het gaat over onze professionele zichtbaarheid in de eigen organisatie.

Learning Analytics is hiermee een heel krachtig instrument voor zowel de medewerker in het zoeken naar voor hem relevante leerbronnen en interventies als voor de begeleider/coach om inzage te krijgen in de ontwikkelingen van de medewerker. Het geeft de organisatie een instrument om inzicht te krijgen in de medewerkerontwikkeling anders dan in tijd en geld zoals tot nu toe via de Learning Management Systemen gebruikelijk is.