5 báo cáo quan trọng mà mỗi hệ thống E-learning LMS đều cần có

 Với xu hướng số hóa thông tin như hiện nay, hệ thống phân tích báo cáo dữ liệu chắc không còn xa lạ gì với các doanh nghiệp. Đào tạo trực tuyến cũng rất theo kịp xu hướng thời đại khi luôn cập nhật hệ thống báo cáo từ hệ thống E-learning LMS. Vậy có những chỉ số nào mà bạn phải quan tâm trong hàng loạt những báo cáo này? Hãy cùng theo dõi bài viết sau nhé!

Trước tiên, nếu bạn vẫn còn “mù mờ” về khái niệm LMS (Learning Management System) – Hệ thống quản lý học tập thì hãy đọc qua bài viết sau.

1. Thời gian bắt đầu khóa học

hệ thống E-learning LMS

Báo cáo đầu tiên mà bạn nên khai thác chính là thời gian bắt đầu khóa học. Con số này phản ánh khoảng thời gian giữa thời điểm mà người học mua/đăng kí khóa học và thời điểm họ bắt đầu học, giúp bạn kiểm tra xem liệu học viên có hứng thú với khóa học ngay sau khi đăng kí hay không.

Nhìn vào đây, nếu con số này quá lớn, tức người học đăng kí “cho vui”, để mãi sau mới học thì vấn đề có thể nằm ở hình thức của khóa học, cần được đầu tư để thu hút hơn, hoặc danh sách các bài giảng cần phải rõ ràng để học viên biết mình sẽ được học những nội dung gì.

->>>> Hệ thống E-learning LMS có những cách định giá nào?

2. Thời gian trung bình để hoàn thành khóa học

hệ thống E-learning LMS

Một chỉ số tiếp theo mà bạn cần để tâm tới, đó chính là thời gian trung bình mà học viên cần để hoàn thành khóa học E-learning. Nhiều học viên có khởi đầu rất tốt, hoàn thiện nhanh chóng những mô-đun đầu tiên nhưng lại trượt dài và chểnh mảng dần ở những mô-đun sau. Do vậy, thời gian trung bình để hoàn thành khóa học của nhóm đối tượng này thường rất lâu.

Nếu hiện tượng này xảy ra thường xuyên, hãy kiểm tra xem xu hướng này bắt đầu như thế nào và có nguồn gốc từ đâu. Có phải tất cả/phần lớn học viên đều mất nhiều thời gian tại cùng một mô-đun trong khóa học? Nếu đúng như vậy, hãy xem lại nội dung bài giảng của bạn và điều chỉnh lại cho phù hợp. Có thể một phần hoặc một số mô-đun nào đó đóng gói quá nhiều kiến thức trong khi thời lượng lại rất ngắn, khiến người học bị quá tải.

Nhiều khi, việc mất nhiều thời gian để hoàn thành một khóa học E-learning không hẳn là điều xấu, tuy nhiên với những trường hợp bỏ dở khóa học, bạn chắc chắn phải xử lý triệt để. Các chính sách thưởng phạt cho mỗi khóa đào tạo doanh nghiệp cũng là giải pháp cần thiết để hạn chế vấn đề này.

->>>> 5 sai lầm cần tránh khi lựa chọn hệ thống E-learning LMS

3. Thời gian trung bình trên mỗi mô-đun

hệ thống E-learning LMS

Một con số nữa có thể giúp bạn đánh giá sự chú ý của học viên với bài giảng: thời gian trung bình trên mỗi mô-đun. Trong quá trình xây dựng hệ thống E-learning LMS, chắc hẳn bạn đã dự báo được thời lượng trung bình để học hết một mô-đun. Nếu chỉ số này khớp với những gì bạn dự báo, thì chúc mừng! Bạn đã phân chia nội dung hợp lý và thiết kế bài giảng E-learning phù hợp. Tuy nhiên nếu con số này cao hơn hoặc thấp hơn một cách bất thường, đó là lúc bạn phải kiểm tra lại.

->>>>  Tối ưu bài giảng E-learning bằng cách chia bài giảng thành nhiều mô-đun nhỏ

4. Kết quả bài kiểm tra

hệ thống E-learning LMS

Gamification hay các câu hỏi quizzes đều không quá xa lạ gì trong hệ thống phần mềm E-learning. Với những câu trả lời của người học, hệ thống E-learning LMS đều ghi lại và báo cáo cho bạn. Mặc dù kết quả của những bài kiểm tra trắc nghiệm hay cấp độ của người chơi không thể phản ánh được 100% thực lực của họ nhưng cũng phần nào giúp bạn nhận thấy những vấn đề khiến họ không thể pass, từ đó bạn có thể điều chỉnh kịp thời trước khi lộ trình học kết thúc.

5. Feedback (Phản hồi) của người học

hệ thống E-learning LMS

Nhân viên cảm thấy thế nào về chương trình đào tạo? Khóa học có đáp ứng mong đợi của họ không? Họ có thể truy cập dễ dàng các khóa học trên tất cả các nền tảng không? Đây là một vài câu hỏi bạn có thể tham khảo để khảo sát nhân viên về chất lượng chương trình đào tạo. Phản hồi của nhân viên/ người học có thể ở dạng survey, poll, bảng câu hỏi, hay tiến hành phỏng vấn. Tất cả thao tác khảo sát đều có thể thực hiện trong hệ thống E-learning LMS, sau đó bạn có thể dễ dàng phân tích dữ liệu do LMS tổng hợp.

0 comments:

Post a Comment