4 phương pháp phân tích dữ liệu mà doanh nghiệp cần biết để xây dựng hệ thống E-learning

Phân tích dữ liệu học tập là phương pháp đo lường, thu thập, phân tích và báo cáo dữ liệu về người học, nhằm mục đích hiểu người học và từ đó tối ưu hóa được quá trình đào tạo. Đây cũng là một trong những chức năng hữu ích nhất của hệ thống LMS mà doanh nghiệp cần biết trong quá trình xây dựng hệ thống E-learning. 

(Bài viết có sử dụng một số thuật ngữ chuyên ngành)

1. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)

Phân tích mô tả là việc hệ thống giải thích dữ liệu lịch sử để bạn có thể hiểu rõ hơn những thay đổi xảy ra trong quá trình đào tạo. Với  xây dựng hệ thống E - learning, bạn có thể tìm thấy số lượng đăng ký khóa học, tỷ lệ phần trăm phát sinh, điểm đánh giá, v.v.

 ->>> Để tìm hiểu cụ thể hơn về chi phí bài giảng E-learning ứng với số lượng đăng kí khóa học, số lượng bài giảng,.. bạn có thể tham khảo tại đây.

Phân tích mô tả sẽ đối chiếu dữ liệu từ nhiều nguồn để cung cấp thông tin chuyên sâu về hiệu suất trong quá khứ. Doanh nghiệp có thể tận dụng những dữ liệu này để đánh giá hiệu suất đào tạo, từ đó điều chỉnh các bài giảng E-learning tối ưu hơn trong tương lai.

Ví dụ: Nếu dữ liệu cho thấy tỷ lệ bỏ học ngày càng tăng, bạn có thể thực hiện các bước để cải thiện nội dung đào tạo. Những khám phá này cho phép bạn tăng cường các chương trình đào tạo và thậm chí loại bỏ các khóa học đang lãng phí tiền và tài nguyên của tổ chức.

2. Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics)

Nếu phân tích mô tả trả lời cho câu hỏi: "Cái gì từng xảy ra" thì phân tích chẩn đoán lại được sử dụng để đi sâu vào vấn đề và giải đáp lý do điều gì đó xảy ra. Bạn có thể tìm ra các yếu tố phụ thuộc cũng như xác định các mẫu thử để hiểu rõ hơn về một vấn đề hoặc cơ hội cụ thể.

Theo một cách nào đó, phân tích sâu hơn nhấn mạnh vào việc đáp ứng nhu cầu cụ thể của người học và cung cấp trải nghiệm học tập cá nhân hóa hơn. Điều này sẽ giúp xây dựng hệ thống E - learning không bị dư thừa đồng thời ảnh hưởng tích cực đến hiệu suất của người học và cải thiện nhược điểm của đào tạo truyền thống.

3. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)

Đúng như cái tên, phân tích dự đoán cho biết những gì có thể xảy ra. Phương pháp này dựa trên những dữ liệu hiện có để dự báo tương lai. Tuy nhiên, bạn cần lưu ý rằng các dự đoán chỉ mang tính tương đối và độ chính xác phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng dữ liệu cũng như tính ổn định của các tình huống liên quan.

Phân tích dự đoán có thể giúp xác định những khó khăn có thể xảy ra mà người học gặp phải trong quá trình học tập. Chẳng hạn, dữ liệu từ một cuộc khảo sát sau khóa học tiết lộ rằng một số người học không thích truy cập chương trình eLearning từ máy tính để bàn. Trong trường hợp này, hồ sơ người học và phân tích dự đoán có thể giúp bạn đưa ra giải pháp xây dựng hệ thống E - learning phù hợp với từng nhu cầu cá nhân.

4. Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics)

Đây là bước cuối cùng trong quá trình phân tích của hệ thống, cũng vì thế mà phân tích đề xuất là phương pháp phức tạp nhất. Phân tích đề xuất sử dụng thông tin về các tình huống có thể xảy ra, các tài nguyên có sẵn, hiệu suất trong quá khứ và hiệu suất hiện tại, để từ đó đề xuất cho doanh nghiệp một chiến lược hoặc quá trình hành động. Phân tích đề xuất có thể được sử dụng để đưa ra quyết định cho cả quyết định trước mắt và quyết định trong lâu dài. Phương pháp phân tích dữ liệu này sẽ là cánh tay đắc lực giúp bạn xây dựng kế hoạch chiến lược phát triển giải pháp E - learning trong ngắn hạn cũng như về lâu dài


Nếu bạn cần tư vấn cụ thể về cách xây dựng hệ thống E - learning phù hợp với doanh nghiệp của mình, hãy liên hệ ngay với OES qua website https://oes.vn/ bạn nhé!

Xem thêm: Đâu là thời điểm thích hợp nhất để doanh nghiệp có thể triển khai Microlearning thành công?