Odotukset henkilöstöhallinnon tuottamalle datalle ovat kiristyneet.
Pelkkä kuvaileva raportointi ei monessa organisaatiossa enää riitä. Sen sijaan HR:n odotetaan yhä useammin osoittavan, miten perehdytys ja koulutus vaikuttavat liiketoimintaan. HR-analytiikka on yhä yleisempää.
Esimerkiksi koulutusten raportointi ei ole enää käytyjen koulutusten tai suoritettujen tuntien raportointia. HR:n odotetaan tuottavan dataa osaamisen kehittämisen ROI:sta.
Jos organisaatiossa on jo käytössä oppimisympäristö (LMS), se tuottaa todennäköisesti jo nyt kattavasti dataa HR-raportoinnin tueksi. Jos taas HR-analytiikkaa vasta kehitetään, mahdollisen oppimisympäristön työkalut analytiikan mahdollistamiseen voivat vaikuttaa siihen, mikä työkalu valitaan.
Tässä artikkelissa käsittelemme oppimisympäristön merkitystä datan lähteenä sekä konkreettisia tapoja, joilla ympäristö tukee hr-analytiikkaa.
Miksi oppimisympäristö?
Oppimisympäristö on vakiintunut ja keskeinen osa henkilöstöjohdon tietojohtamista.
Oppimisympäristö on usein ensimmäinen rakennuspalikka, jolla osaamista aletaan johtaa järjestelmällisesti. Sitä käytetään standardoitujen kurssien toteuttamiseen ja hallinnointiin. Sillä dokumentoidaan oppimista ja mahdollisesti myös osoitetaan muodolliset osaamiset osanan compliance-raportointia.
Lisäksi oppimisympäristö tuottaa paljon dataa monista digitaalisen oppimisen vaiheista. Tämä data voi olla tärkeä osa niin deskriptiivistä HR-raportointia kuin ennakoivaa HR-analytiikkaakin.
Sillä voi olla käyttötapauksia esimerkiksi seuraavilla alueilla:
Pedagoginen analytiikka. Oppimista analysoimalla kouluttajilla on paremmat edellytykset ymmärtää oppimista ja saada palautetta koulutuksen laadusta. Analytiikka mahdollistaa materiaalien jatkokehittämisen, auttaa tunnistamaan ongelmatapaukset ennakoivasti ja parantaa sitoutumista koulutuksiin.
Henkilöstöhallinnon prosessien kehittäminen. Analytiikka voi auttaa tunnistamaan vaikka koulutusten tai perehdytyspolkujen pullonkauloja, ylläpitämään parempaa tilannekuvaa käydyistä koulutuksista compliance-raportointia varten, tai ylläpitämään henkilöstön osaamisprofiileja.
Johdolle raportointi. Henkilöstöhallinnolle pinotaan kasvavassa määrin odotuksia tuoda myös johdolle relevanttia tietoa. Esimerkiksi osaamisen kehittämisen ROI, osaamisten tilanne ja kehitystarpeet voivat kiinnostaa johtoa, ja oppimisympäristö voi olla keskeinen datan lähde niiden ymmärtämiseen.
Mitä LMS-data käytännössä sisältää?
Oppimisympäristö voi sisältää monenlaista dataa hr-analytiikkaa varten oppimisen eri prosesseista. Dataa voi myös olla eri muodoissa: se voi olla määrällistä tai laadullista, koskea yksittäisiä käyttäjiä tai koulutusohjelmia, sisältää tekstiä tai muita tiedostomuotoja jne.
Ympäristöstä voi löytyä esimerkiksi tietoa liittyen seuraaviin aiheisiin:
Tehtävät, kokeet ja tentit
Oppimisympäristö tuottaa merkittävästi dataa käyttäjien suorituksista ja etenemisestä. HR voi saada helposti määrällistä ja strukturoitua dataa muodollisista osaamisista, käyttäjien toiminnasta ja materiaalien houkuttelevuudesta.
Data voi kertoa esimerkiksi:
- Mitä koulutuksia on käyty
- Mitä tehtäviä on suoritettu
- Pisteet, joita tehtävistä on saatu
- Yritysten määrä
- Käytetty aika
Foorumit
Oppimisalustalla voi olla keskustelufoorumi, jolla on mahdollista esittää kysymyksiä, tukea oppimista, mahdollistaa vertaisoppiminen, tai keskustella kursseihin liittyvistä aiheista.
Foorumi voi tuottaa niin laadullista kuin määrällistä dataa, jolla on mahdollista ymmärtää oppijoiden mielenkiinnon kohteita, erityisiä ongelmia ja käyttäjien aktiivisuutta. Data voi olla esimerkiksi:
- Viestien määrät
- Viestien sisältö, pituus, aihe
- Yleiset termit ja aihepiirit
Päiväkirjat, portfoliot ja projektit
Oppimisympäristöä voidaan hyödyntää myös portfoliopedagogiikkaan tai erilaiseen oppijakeskeiseen toimintaan. Käyttäjien avoimet vastaukset, päiväkirjamerkinnät ja oman oppimisen reflektointi voivat olla erinomaisia laadullisen datan lähteitä.
Alusta voi tuottaa esimerkiksi seuraavanlaista dataa:
- Päiväkirjamerkinnät
- Käyttäjien kirjoittamat reflektiot
- Tekstien aiheet
- Teemat, termit
- Merkintöjen ajankohdat
Oppimiskäyttäytymisen signaalit
Suorituksiin ja käyttöön liittyen voi syntyä mielenkiintoista dataa, joka kertoo enemmän kuin pelkät käydyt kurssit ja suoritetut tehtävät. Ne voivat antaa syvällisemmän ymmärryksen oppijoiden sitoutumisesta ja erityisesti ongelmakohdista oppimateriaaleissa.
Alustalla voi kertyä esimerkiksi seuraavanlaista määrällistä tai laadullista dataa:
- Miten nopeasti koulutuksia käydään
- Missä vaiheissa oppimispolkua eteneminen usein hidastuu
- Mitä osia ohitetaan
- MItä osa-alueita yritetään uudelleen
- Missä tarvitaan useimmin apua
Arvioinnit ja palaute
Kaikki opintojaksot eivät välttämättä ole täysin automatisoituja. Oppimisympäristön avulla voidaan myös tukea oppimista henkilökohtaisesti tai koordinoida yhdistelmäoppimista. Kouluttajat voivat siinä tapauksessa antaa palautetta tai arvioida omien alaistensa oppimista digitaalisesti.
Kouluttajien toiminta voi myös luoda mielenkiintoista dataa ja antaa paremman ymmärryksen henkilöstöhallinnolle oppimisen sujuvuudesta. Alusta voi tuottaa esimerkiksi dataa seuraavilla osa-alueilla:
- Kouluttajan antamat pisteet
- Kouluttajan antama avoin palaute
- Kouluttajan antama formatiivinen arviointi
Miten ja miksi dataa viedään pois oppimisympäristöstä
Oppimisympäristöt tarjoavat usein sisäänrakennettu analytiikkanäkymiä, jotka voivat olla arvokkaita esimerkiksi yksittäisille käyttäjille tai kouluttajille. Ne voivat antaa esimerkiksi käyttäjälle kokonaiskuvan omasta etenemisestä, tai tarjota kouluttajalle helposti koostetun kuvan omien alaisten etenemisestä.
Kun dataa käytetään HR-analytiikkaan, raportointiin tai tiedolla johtamiseen, on kuitenkin yleensä tärkeämpää, että datan voi viedä pois oppimisympäristöstä. Tähän voi olla monta syytä.
- Organisaation käytössä voi olla muita tiedolla johtamisen työkaluja, jotka palvelevat niiden tietohallintoa paremmin (datan visualisoinnin työkaluja kuten PowerBI tai Tableau, tai erilaisia analytiikkatyökaluja).
- Oppimisympäristön data halutaan yhdistää muista lähteistä tulevaan dataan. Tämä voi antaa paremman kokonaiskuvan osaamisen johtamisesta ja mahdollistaa kattavamman analytiikan, ei pelkkää deskriptiivisen raportoinnin.
- HR-analytiikka halutaan sitoa laajempaan tiedolla johtamisen kokonaisuuteen siiloutumisen välttämiseksi.
Dataa voidaan viedä pois oppimisympäristöstä usealla tavalla. Pääpiirteittäin vaihtoehdot ovat seuraavat:
- Dataa ei voi viedä alustalta pois. Joko dataa ei voi analysoida, tai käyttäjällä on vain oppimisympäristön oma analytiikkanäkymä. Tämä on huonoin vaihtoehto.
- Dataa voi viedä tiedostona, esimerkiksi .xlsx tai .csv -muodoissa. Tämä on parempi kuin ei yhtään mitään, mutta voi aiheuttaa ylimääräistä työtä.
- Datan viemiselle on olemassa rajapinta. API mahdollistaa tiedon viemisen automatisoinnin. Se on yleensä käytännöllisin tapa tuoda oppimisympäristön data osaksi osaksi organisaation tietojohtamista.
Työkalun valinta
Oppimisympäristöjen valmiudet tukea tiedolla johtamista vaihtelevat. Monet oppimisympäristöt tuottavat arvokasta dataa, mutta käytänteet sen tallentamisesta ja viemisestä muihin järjestelmiin vaihtelevat toimittajien välillä.
Mahdollisia pullonkauloja voivat olla esimerkiksi, jos dataa ei tallennu oppimisympäristöön, se ei vastaa oman organisaation tietohallinnon tarpeita, tai itse datan viemiselle on rajoituksia. Silloin oppimisympäristö ei mahdollista hr-analytiikkaa kattavasti.
Jos olet hankkimassa uutta oppimisympäristöä tai haluat kartoittaa nyt käyttämäsi työkalun ominaisuuksia, voit käyttää seuraavaa tarkastuslistaa muistin jatkeena:
- Millaista dataa alusta tallentaa
- Millainen datan viennin tuki tai rajapinta on olemassa
- Sisältyykö sopimukseen riittävä tuki tiedon viennin aloittamiseen
- Ylläpitääkö toimittaja rajapintaa ja vastaako tämä teknisistä ongelmista
- Onko rajapinta dokumentoitu
- Onko tiedon viennillä asiakasreferenssejä
Workseed Data API
Workseed-oppimisympäristö on työelämälähtöisen oppimisen työkalu, joka mahdollistaa koulutusten paremman järjestämisen ja hallinnoinnin. Alustalla on myös kattava Data API, jolla voit viedä oppimiseen liittyvää dataa muihin tiedolla johtamisen työkaluihin.
Rajapinnan avulla voit viedä esimerkiksi suorituksiin liittyviä tietoja tai oppimisalustalla olevia sisältöjä ulkoisiin järjestelmiin ja kehittää oman organisaatiosi HR-analytiikkaa.
Workseed Data API mahdollistaa:
- Workseedin kerryttämän sisällön viemisen muihin analytiikkatyökaluihin
- datan tuomisen osaksi laajempaa HR-analytiikkaa
- hallinnon, pedagogisen analytiikan ja johdon raportoinnin tarpeet
- seurannan, vertailun, kehittämisen ja jopa chat-bottien koulutuksen
Esimerkiksi Oulun ammattikorkeakoulu on hyödyntänyt Workseed Data API:a tehostaakseen harjoittelujen, opinnäytetöiden ja projektikurssien seurantaa. API:n avulla dataa voidaan hyödyntää laajemmin tiedolla johtamisessa ja Power BI -raportoinnissa.
Voit tutustua asiakastarinaan täällä.
Jos haluat tietää lisää rajapinnan käyttömahdollisuuksista tai haluat kokeilla rajapintaa itse, voit varata esittelyn asiantuntijoidemme kanssa täällä.
