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CPLPハイライト

2019年03月19日 23:10

例題1)プロセスの4つの基本要素はどれか。
A. Resources, inputs, open discussions, PDCA model
B. Inputs, outputs, process controls, resources
C. Flowcharts, process controls, resources, inputs
D. Inputs, outputs, agendas, resources

【解答】 Bが正解です。AはOpen discussionというファシリテーション・テクニックを含み、PDCAというプロセス改善の要素があります。Cは、flowchartというプロセスを表すツールがあります。Dのagendaは、ファシリテーション・ルールだから。

例題2)どのツールの目的が、ダイアグラムを現在使用するプロセスを理解するために使い、プロセスの結果を測定するためのベンチマークを使うのはどれか。
A. Process mapping
B. Brainstorming
C. Pareto analysis
D. Statistical process control chart


【解答】 Aが正解です。ワークフロー・ダイアグラムは、プロセスを明らかにし、平行したプロセスを明示、プロセスのより深い理解ができるため。

例題3)プロセス改善のためのツールではないのはどれですか。
A. PDCA model
B. Flowcharts
C. Process control systems
D. Outputs

【解答】 正解は、D。Dはプロセスの要素の1つであり、プロセス改善のツールではないため。

*詳細は、ATDから発売されている「ATD Learning System」を参照ください。
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21世紀型製造業L&D

2019年03月19日 23:10

次世代のeラーニング・ソリューションを考えることは、本格的な戦略を立てる最初のステップです。他の業界と同様、今日の製造業にとって、イノベーション戦略が最優先事項となっています。製造に携わる人々は、スマートファクトリ、人工知能、クラウドコンピューティングなどのプロセスを統合する必要性と重要性を十分に理解しています。会社のプロセスを強化し、顧客との関係改善をするために時間、お金、およびエネルギーを投資することは必須です。その一方、従業員の学習と育成に関して、イノベーションと先見性のある考え方をどのように職場に反映しているでしょうか。

製造業のL&Dチームは、主導権を持って、学習者のニーズに合わせ、より柔軟で総合的なカリキュラム構築を始める必要があります。柔軟とは、トレーニング・ソリューションが学習者の私生活とスケジュールに対応するということです。そして総合的とは、上長が部下と一丸となって、学習者が職業上の目標を達成し、次のレベルの仕事に備えるためのキャリアパスを開発することを意味します。上司が継続的なキャリアアップに関心があると感じた学習者は、より業務に積極的になり、優れたパフォーマンスを展開します。

取り残された製造業
自分の業務に完結した従業員に協調性を求めることが大変困難なのが、製造業界の現実です。監督者は、時間がない、従業員は余裕がない、そして工場の優先事項がL&Dトレーニング計画のイニシアチブよりも最優先されます。部門レベルでの承認はあるかもしれませんが、L&Dの専門家は、L&Dの見方を周囲に理解してもらうために事業部門または工場レベルの意思決定者の理解を得る必要があるかもしれません。しかし、長期戦略の計画はできても、理解を得る視点に気づくのにしばらく時間がかかるかもしれません。

あなたは、直面していることに圧倒的され、少し気がめいるかもしれません。ただし、長期的な計画を具体化し、学習者の経験にプラスの影響を与えるような小さなことから始めることはできます。その1つとして、常套手段でありながら、常に最も効果的な方法で使用されているとは限らないeラーニングを有効活用することを考えてみましょう。

今流の学習者中心のカリキュラムを構築する
残念なことに、eラーニングは数時間分の学習を行う手段とみなられてきました。これらのコースは学習者中心ではありません。限られたインタラクションと画面いっぱいのテキストで覆い尽くされ、ペースは不適切、そしてクイズ構成もイマイチです。加えて学習するのに8〜10時間かかります。一言で言えば、それは恐しい程の情報の塊に過ぎません。

私たち製造業のL&D専門家は、他の業界の様子を横目に見て、魅力的で、関連性があり、前向きな学習経験を生み出すといわれる方法を製造現場に役立てることはできないと判断しました。しかし、コンテンツを小さくパッケージ化し、ゲーミフィケーション導入、またはブレンド学習の概念を使用する方法に少し独創性を加えれば、ソリューションを提供できると考えます。これらの点から、eラーニングを技術的なカリキュラムに統合するいくつかの方法を見てみましょう。ここでは、eラーニングとは、eラーニング開発ツールだけでなく、従業員がデジタルで学習できるものすべてを含むものとします。

マイクロラーニング
マイクロラーニングは、製造現場の学習者の技術トレーニングのためのeラーニング配信に適しています。ジョブエイド、トレーニングの強化、vlog(ビデオブログ)またはPodcast、またはテクニカル・トレーニング・ビデオを使用して、デジタルで配信される短いコンテンツを作成できます。

ジョブエイド
床で何かが壊れた場合、従業員は障害のある部分またはシステムのトラブルシューティングを行うために大量の文書を確認する必要がありますか?学習者のワークフローに接続されているジョブエイドにマイクロラーニングを適用すれば、業務を支援し、潜在的に仕事の習熟度を向上させるでしょう。従業員が工場で携帯電話を使用することを許可されている場合は、コーディング・スキルを必要としないアプリ開発者ツールの使用を検討してみましょう。このようなツールを使用すると、ビデオ、ドキュメント、および学習者にとって役立つその他の関連コンテンツをアップロードできます。

トレーニング強化
従業員は何度訓練を受け、部署に戻り、教わったことを忘れたことでしょうか?従業員が積極的に自分の習得したスキルを適用していない場合、その可能性はより高くなります。

マイクロラーニング資産を使用して、学習者が自分の勤務場所でアクセスできるトレーニング強化環境を作ります。たとえば、ある従業員が機械的な基礎実験室で、シャフトカラー、スプロケット、クラッチ、スクリューボールについて学んだとしましょう。トレーニング強化セッションの内容は、部品に関する1つの選択問題、フロア状況に関するケーススタディ、または対話型シナリオを含みます。形式に関係なく、アクティビティは短く、コースの目的に基づきます。目標は学習者を集中させ、教材を思い出すことです。

ブログやポッドキャスト
カメラの前やマイクの後ろに入っても構わないという専門家がいる場合は、必要なときに学習者がコンテンツにアクセスできる短いVlogまたはPodcastを作成することを検討しましょう。ブログやポッドキャストは、学習者にとって関心のある分野に焦点を当てます。予測メンテナンス、ロボットシステム、サーモグラフィ、信頼性などの分野に関する知識を持っているコンテンツのエキスパートに当たってみましょう。工場内の特定のニッチに関する専門知識を共有することに関心がある専門従業員を探しましょう。

技術トレーニング・ビデオ
マイクロ・ラーニングは、技術トレーニング・ビデオとも相性がいいです。新しい保護リレーがあり、従業員がフロント・パネルのコントロールの識別方法、測定データの取得方法、設定の変更方法を知る必要があるとします。問題を複雑にするのは、学習者が分散し、ファシリテーターを1つの工場に送ることでは不十分です。どのようにしてすべての学習者が学ぶ必要があることを教えることができますか?

複数の箇条書きを含むPowerPointプレゼンテーションを作成して送信するという罠にはまらないでください。代わりにビデオを使用しましょう。 SMEと協力して学習目標を特定し、各マイクロラーニング・モジュールについて1つの目標に焦点を当てます。学習者の学びに合わせ、複雑さを増すために、関連する活動を組み込みます。

マイクロ・ラーニング導入に関するヒント
マイクロ・ラーニングが初めての場合、次のことからはじましょう。マイクロ・ラーニングが短いからといって、簡単に作れるというわけではありません。具体的な開発計画、全体像の認識、そして学習者が必要とする重要な絞り込んだコンテンツを用意する必要があります。覚えておいてください:すべての題材がマイクロ・ラーニングに適するわけではありません。多数のタスクを伴う複雑なプロセスは適していません。最後に、既存のコースを単純に小さなチャンクに分割することが十分ではありません。マイクロ・ラーニングの場合は、各セクションに1つの目的が必要です。

マイクロ・ラーニングを効果的に使用するには、マーケティングしましょう。マイクロ・ラーニング資産の利用を会社のニューズレターで告知し、学習管理システムを使用して広めます。学習者が使用し始めたら、レベル1の評価を超えます。あなたのトレーニング内容が学習者に影響を与えているかどうか、そしてパフォーマンスが向上したかどうかを知る必要があります。現場での事故は減っていますか?壊れたシステムによるダウンタイムは減少していますか?

ビデオ・マイクロラーニング・コンテンツの場合は、スクリプトとストーリーボードを作成します。画面上のSMEを賢く選択するようにしてください。この分野の専門家が、ビデオに登場するのにふさわしい人物ではないかもしれません。

技術トレーニングの課題の1つは、学習者に教室に集めることです。たとえ参集しても、彼らは現場で起こった問題解決のために教室から離れる必要があるかもしれません。あるいは、上司は、従業員が授業に出席することを躊躇することさえあります。こうした場合、ブレンド学習が解決策になるでしょう。それは講師と学習者の両方が関わることを必要です、そして、ボーナスとして、この方法は学習者に経験に対してより多くのコントロール権を与えます。

課題から解決策を練る:
授業に出席するために学習者を現場から話すことは困難
ブレンド学習が問題を完全に解決するわけではありませんが、状況を緩和することができます。純粋なインストラクター主導のトレーニングコースの代わりに、混合オプションにより、学習者は自分の都合の良い時間にオンラインコースを受講することができます。現場に移動するために教室を退席する必要がある従業員がいる場合は、スケジュールに従ってオンラインでトレーニングを受けることができます。

学習者は2回目のシフトで稼働し、教室は最初のシフトでしか利用できないケース
繰り返しますが、ブレンド学習により、従業員は自分の時間にeラーニングを利用できます。その後、自分のペースで実践的なコースにジャンプできます。

受動的な学習イベントはトレーニング集合体を構成
トレーニングを必要とする人が多い場合、不十分に作成された、複数時間のeラーニングコースを準備する向きがあります。代わりに、ブレンド学習を使用して積極的に参加する学習環境を考えてみましょう。個々のeラーニングが、内容の集中したものであることを確認し、学習者がレッスンの実践的な部分に進むことができるように目的をカバーしましょう。

学習者はライフ・イベントのためにトレーニングを中断します
ブレンド・ラーニングを使用すると、トレーニング・セッションを終了する必要がある個人が、中断した場所から戻って再開することができます。

ブレンド学習を使用するためのヒント
ブレンド学習では、インストラクターと学生の両方にとって、技術的リテラシーの問題に遭遇する可能性があります。ほとんどが学習することを試みており、一か八かやって見ましょう。モチベーションはすべての学習において重要な役割を果たし、特に混合学習ではそれが自己ペースであるため、そうなります。プログラムから落伍しそうであったり、プログラムを完了したくないと思われる従業員をどのようにフォローアップするかについても考えましょう。

一部のL&D専門家は、ブレンド学習が学習者をサイロ化すると考えます。しかし、実は違うと考えます。本物のブレンド学習と見なされるためには、学習者は仲間とインストラクターと対話する必要があります。このように、講師はまだ適切な存在であり、知識、経験、そしてスキルを共有して、その学習者を真の理解に導きます。ブレンド・ラーニングは、講師や部署が学習者の進捗状況を追跡し、学習者が遅れているかどうかを確認するのに役立ちます。

ゲーミフィケーション
ゲームはやる気にさせ、参加を促します。さらに、継続的なフィードバック、演習、学習者に選択を与え、結果に甘んじることができます。 ベーシックなeラーニングがあれば、モジュールとクイズをするのではなく、インターアクティブなロールプレイ・シナリオを用意しましょう。

たとえば、学習者は、あるエリアが安全に作業できるかどうかを確認する必要があるストーリーに従うことができます。その場合、何をする必要があるでしょうか。
•電気機器が危険でない環境にあることを確認する。
•電気機器の周囲を操作できることを確認する。
•電気機器を取り扱う前に、宝石類を含むすべての金属を取り除く。
•ロックアウトまたはタグアウト手順を適用する。
個人が機器に取り組む必要があり、目的を達成するために正しい手順に従う必要があるストーリーを作成します。電気機器のメンテナンスを実行します。学習者は登場人物であり、ゲームオーバーで終わることなくクラスを進める必要があります。負傷または死亡であったり、従業員が選択したさまざまな選択肢の実際の結果です。クリエイティブなゲームシナリオを使用したストーリーテリング・アプローチにより、学習者は状況に没頭し、事前知識を適用し、自分の選択の影響(良い、悪い、そして余波)を確認できます。

ゲーミフィケーションを使用するためのヒント
ゲームは子供やテク・オタクだけのものではありません。人々が認識と個人的な満足のための先天的な必要性を考えると、あらゆる年齢層にアピールします。たぶんあまり技術に精通していない従業員を助けるためにテュートリアルを開発する必要があるかもしれません。

成功したゲームは外因的な動機を必要としません。特に、ゲームを完成させることで、彼らが昇進や認定に近づくことができる場合は、学習者のモチベーションが高まります。正しくゲーミフィケーションを使用するには、ゲーム・デザインに影響を与える学習者ペルソナを作成します。専門知識家の専門性から引き出して、観客の心を掴みながら、ゲームのストーリーの流れに彼らの物語を織り込みます。

最後に、評価を導入します。学習者が選択した内容は、コース終了時に最終テストの結果に反映されます。

私たちが直面する課題
製造分野で開発者として、eラーニング体験を向上させる機会を得られます。ただし、L&Dの経歴を持たない上級管理職や監督者からの承認を取得する課題があります。あなたは、まだ存在しない学習の文化を創造しようとしているのです。

あなたができることは、訓練に漸進的な変化を導入することです。ゲーミフィケーションまたはブレンド学習を含む教室を導入したパイロットeラーニング等。管理者との関係を築き、トレーニングの重要性と品質と生産性の向上にどのように役立つかを説明します。説明を証明するデータを提示する準備も怠らないようにしましょう。

製造業界では、プロセス、テクノロジ、新しい車体モデルなどが劇的な変化を体験してきました。学習にも同じことが言えます。 1998年に車が非常によく売れ、多くの賞を獲得したからといって、同じモデルを作り続けているわけではありません。 もしそうしたとするのであれば、業界は消滅の道を突き進むだけでしょう。

CPLP ハイライト

2019年02月19日 20:25

例題1)ファシリテーションのツールとしてふさわしくないのはどれか。
A. Process controls

B. Listening

C. Agendas

D. Opening discussion



【解答】 Aが正解です。ファシリテーションのツールではないから。プロセスのための情報や物理的制御をすることだから。



例題2)チームの役割を明瞭に導くテクニックはどれか。

A. Establish a meeting agenda

B. Submit the agenda in advance to the team

C. Write down what the group will be and what to expect from each

D. Require a round-robin discussion in which each team member must contribute to the discussion


【解答】 Cが正解です。役割と期待されることをメンバが理解できるため。



例題3)会議を締めるファシリテータの取るべき行動はどれですか。

A. Confirm agreement and record meeting minutes

B. Refine options to explore ways of addressing all interests

C. Make participants think about real-world challenges

D. Prioritize issues to help identify next steps after the meeting



【解答】 正解は、A。会議の終わりにすることは賛成事項を確認すること。



*詳細は、ATDから発売されている「ATD Learning System」を参照ください。

最新のデジタル・トランスフォーメーション

2019年02月19日 20:24

Margaret Roth

エンドツーエンド戦略による学習エコシステム
最新の学習エコシステムを開発する場合、L&Dのリーダーにとって選択肢は広いです。パーソナライズされたコンテンツの推奨から複合学習エクスペリエンスまで新しいテクノロジは、何でも実現できるため、組織がいかに適切な選択をすることが最も肝心なこととなります。

デザインから見ると2つの見方ができます。一部の企業は、まず技術に注目し、全体として収まるように機能豊富なパズルのピースとして技術調達にアプローチすることから始めます。 これは技術的に健全なエコシステムにつながりますが、それは一貫した学習者経験を欠き、会社のビジネス目標とも一致しないかもしれません。 一方、最新化するための戦略的なビジネス上の根拠だけに焦点を当てている組織は、相互運用性と技術的互換性を欠くエコシステムに終わります。

組織のビジネス目標の定義から始まり、それらを既存かつ未来のテクノロジ要件と合致させる設計アプローチは、ビジネス要件とテクノロジ要件の両方を総合的に備える現代の学習エコシステムとなります。 デジタル変革を開始時にこれら2つを一致させて定義することで、組織はイニシアチブの目的を明確にし、目的に沿った方法で意思決定を下すことができます。

では、組織はどのようにしてこれを実現させるのでしょうか。 ある企業がどのようにして4段階のデータ戦略を開発し、学習テクノロジを機能させるデータ駆動型の体験のビジョンに基づいたエンドツーエンドのエコシステム変換学習アプローチを採用するに至ったかを見てみましょう。

学習のためのデータ設計
新しいリーダーシップとデータ主導の変革への活発な取り組みを通じて、Fortune 1000のある小売企業は、各部門に、全面的にデータ主導の意思決定をサポートするための戦略の策定と実施を依頼しました。 いくつかの戦略的なふり返りを通じて、L&Dチームは、学習をデザインするためにはリスポンス・コンテンツ中心モデルからデータ中心モデルに移行する必要があることを認識しました。

長年にわたり、チームは、適切かつ洗練された学習コンテンツを作成し、イントラネットや学習管理システムを含む複数の配信チャネルを介して利用できるようにするという途方もない仕事をしてきました。 チームの大きな課題は、資料が公開された後は、適切かつ有益なエンゲージメント・データを取得できなかったことです。 イントラネットとLMSの両方が、総合的なエンゲージメント・データを作成しましたが、それらのデータはサイロ化されており、学習者エンゲージメント分析全体を測定するには問題が生じていました。

多くの調査と評価の結果、L&Dチームは、Experience API(xAPI)データ仕様が、ラーニング・データの現在および将来のコンポーネント間の相互運用性を生み出すための最良の選択肢であると判断しました。 サイロ化したデータを単一の標準化されたフォーマットにまとめ、ラーニング・レコード・ストア(LRS)を使用して、規模と成長のために学習エコシステムを将来性の備えた手段として導入しました。 しかし、チームはまだ自分たちで判断した段階から成功へのビジョンに至る方法までわっていませんでした。

Yet Analyticsと協力して、L&Dチームはデータ戦略設計プロセスを経て、データ変換の最初の段階を実行しました。 この戦略的設計プロセスは、準備、評価、証拠、およびプレゼンテーションという4つの評価段階からなります。

準備:持っているものの把握
最初の段階では、ベースラインを定義するために、現在の学習エコシステムとL&Dチームのプロセスおよび責任について検討する必要があります。 ビジネス目標、データ資産、現在のテクノロジ・コンポーネント、ITインフラストラクチャなど、すでに持っている資産を評価して文書化することから始めます。
部門が管理する戦略的プログラム、L&Dに関連する主要業績評価指標、またはその他の測定可能な成功指標を含む、L&D機能が担当する主要なビジネス目標を特定します。

次に、既存のテクノロジソリューションとそれに関連するデータ資産とラーニング・エコシステムを確認します。 これには、LMS、イントラネット、マイクロラーニングアプリケーション、ビデオプラットフォーム、コンテンツライブラリ、および対面トレーニングプログラムなど、従業員の学習の一部となるあらゆるコンテンツを含みます。

最後に、各ツールまたはプラットフォームから抽出し対応するデータを特定します。 スプレッドシート、名簿、データベース、および学習エコシステムにすでにあるその他のデータセットなどの項目をリストアップします。 また、入手できるデータがないことがわかっている場合は、そのことを書き留めます。

現在の状態と、理想的な将来の状態としてのデータの両方のデータ戦略について考えます。 学習におけるデジタル変換の大事な視点は、静的システムから、それらを連携して機能する柔軟なモジュラーシステムへの移行です。

小売企業のデータ戦略開発の最初のステップでは、L&Dチームは事業目的別に優先分野(販売者の準備、学習者の関与、特定のコンプライアンストレーニングなど)を定義し、学習エコシステムで機能しているテクノロジを特定しました。

評価:自分が持っているものの価値を定義し、ギャップを特定する
持っているものがわかったら、組織内のどこから価値がもたらされているかについて共通の理解を築き、それらのデータ資産の品質、有用性、および影響を評価します。

現在のプログラムで実行しているレポートと分析の種類を特定し、それらがニーズを満たしているかどうかから考え始めます。 次に、全社的な学習活動に関して、答えたり測定したりできるようにしたい質問と測定基準について概説します。 それから、他の利害関係者があなたに尋ねるかもしれない質問を挙げてみましょう。

また、データまたはデータアクセスの不足を文書化します。これは、データ戦略のギャップ分析と考えてください。 たとえば、あなたはLMSからの完了データしか見ることができませんが、完了できた個々のステップをあげたり、または他のシステムからのデータアクセスは非常に制限されている中、データを引っ張り出すのに他人の力を借りてやらなければならないといったことです。 最後に、準備ステップで特定した各ビジネス目標に既存のプラットフォームとデータ資産を合わせます。

この段階で他の利害関係者の関与を開始し、特定した目的の成功と彼らが見たいと思う報告をどのように測定するかを考えます。 これは、あなたがより包括的な評価を作成するのを助けるだけでなく、あなたの学習エコシステムを早くそして広く近代化させます。

小売企業のL&Dチームにとって、この段階は、戦略的な各ビジネス目標に対する企業のデータ資産の成熟度を理解するうえで重要です。 チームが各目標をマッピングして評価した結果、ビジネス目標とテクノロジが次のように調整されます。
•営業レディネス - LMS、コミュニケーション
•学習者エンゲージメント - LMS、イントラネット、マイクロラーニング
•特定のコンプライアンストレーニング - LMS
•管理トレーニング - LMS、学習者エクスペリエンスプラットフォーム
•入社研修 - LMS、コミュニケーション
•内部人事リソース - ナレッジベース。

エビデンス:データを使用したときの成功の定義
この段階では、データドリブン(駆動)型の意思決定プロセスを活用して、学習エコシステムの将来の状態を把握します。

データの欠落部分を突き止めながら、特定されたテクノロジを批判的に調べ、可能な解決策をブレインストーミングし始めます。 これらの解決策は、現在の技術に適用される新しい技術または新しい構成およびプロセスを含みます。 次に:
• 学習者経験のどこかの場面で、別のテクノロジまたはプロセスサポートを使用できるかどうかを判断します。
• 提案されたソリューションが、必要な詳細と頻度で必要なデータを提供するかどうかを検討します。
• コスト、実装時間、すでにエコシステムにある他のテクノロジとの適合性、および提案されているソリューションの予想される採用率など、リソースの可用性を検討します。
これらすべてのギャップを一度に解決しようとするのではなく、ビジネス目標の全体的な影響と特定されたソリューションを展開する際の技術的な難しさのレベルを評価してください。 これにより、ビジネスケースを提示し、試験的な前進を遂げるのに必要な証拠が得られます。

小売企業のL&DチームはすでにxAPIとLRSを学習エコシステムの中心的要素とすることを決定していたので、ソリューション分析は2つの質問に集中しました。ソリューションは自然にxAPIを生成しますか? もしできない場合、xAPIの統合をとうして必要なデータを抽出できますか? これらの質問は、コストや時間などの検討事項に加えて、実行可能な解決策にすばやく絞り込むのに役立ちました。

次に、L&Dチームは、考えられる解決策を2つの領域にマッピングしました。全体的なビジネスへの影響に対する技術的な難易度です。L&Dチームは最初に取り掛かりたい戦略的目的は学習者の関与であると判断しました。エグゼクティブチームはトレーニングの投資収益率を決定する際にこのマトリクスを評価します。そして、技術的難易度は低く、LMSデータは他のいくつかの戦略目標に影響を与えるため、費やされた労力は再使用できるとみなされました。したがって、この目標は優れた技術的概念の証明となり、L&Dチームが複数の利害関係者に即刻、価値を実証できるようになります。

プレゼンテーション:調査結果をチームメンバーと共有する
この段階では、学習エコシステムに関連する分析を主要な利害関係者にどのように伝えるかを通して、検討します。 誰がデータと分析を使用するかを特定することから始めます。 これには、役員、プログラム管理者、管理者、または個々の学習者が含まれる場合や、部署や仲間のグループである場合があります。

チームのさまざまな利害関係者グループに適したデータアクセスの頻度と形式を検討してください。 xAPIを活用するソリューションでは、統一されたほぼリアルタイムのデータで満たされたLRSを作成し、データをすぐにユーザーに表示できるデータダッシュボードを実現させました。

ユーザー役割ごとにデータアクセス許可を定義します。 たとえば、ほとんどの組織では、個々の学習者は自分のデータまたは平均またはトレンドラインと比較した自分のデータを表示しますが、管理者は自分のチームに関連付けられたデータを表示できればベストです。

各利害関係者がデータにアクセスする方法とそのデータを視覚化する方法を設計することは、データ戦略設計プロセスの重要な最後のステップです。 学習者エンゲージメントパイロットの場合、小売企業のL&Dチームは、初期の利害関係者は、学習者エンゲージメントおよびパフォーマンスに関連する重要な指標に直面するリアルタイムダッシュボードへのアクセスを必要とするL&Dプログラム管理者であると判断しました。 時間が経つにつれて、L&Dチームはマネージャーと個々の学習者に同じダッシュボードを公開する予定です。

適用データの結果と影響
適切な戦略と設計計画を立て、小売企業のL&DチームとYet Analyticsは、最新の学習エコシステムの効果的なパイロットを設計、開発、および展開しました。 パイロット期間中、Yet Analyticsは、LMS、イントラネット、およびマイクロラーニングアプリケーションという3つの主要な学習コンテンツ間のxAPI統合を開発しました。

xAPIにより、L&D機能は、組織独自のビジネスロジックやプロセスに関連する学習者の詳細な活動データを取得することができました。 xAPI統合により、これらのシステム全体からの高解像度データがLRSで統合および標準化され、リアルタイムのデータダッシュボードでL&Dプログラム管理者に公開されました。 ダッシュボードは、L&Dプログラム管理者に、全体的な学習者エンゲージメント、最小および最もエンゲージした学習者の識別、最小および最も一般的な学習者アクティビティの識別、学習者エンゲージメントおよびコンテンツ使用のパターン、プラットフォーム採用率および傾向などのメトリックを提供しました。

これらのデータを基に、L&Dプログラム管理者はリアルタイムで意思決定を行い、どのコンテンツが最も有用で、どの形式のコンテンツがさまざまな種類のチームメンバーにとって最も人気があり、最も効果的か、そしてどのコンテンツ配信プラットフォームと形式が最も効果的かを判断できます。

従業員の観点からは、L&Dプログラム管理者はトップパフォーマーに関連する学習のベストプラクティスを特定し、それらのベストプラクティスを組織全体に広く配布することができます。 彼らはまた、より迅速にエンゲージメント低下を発見し、早期に適切な行動をとることができます。

未来へ基盤
小売企業のL&Dチームにとって、ビジネスレベルの目的と組織の将来のビジョンに沿った堅牢なデータ戦略から始めて、チームは時間とともに成長し変化することができる柔軟でスケーラブルな学習エコシステムを設計することができました。 xAPIとLRSによって、学習機関は従業員の学習とトレーニングのための記録の中心的なシステムを持ち、観察、緻密性、説明責任を可能にします。

このデータ戦略を実行することで、L&Dチームは、組織文化の基礎となる透明性を学習者、管理者、および経営幹部に同様に提供できるようになり、データ駆動型の従業員学習の基盤となります。

xAPIの説明
Experience APIは、技術的な観点から異なるシステムとプラットフォーム間のデータ交換を相互運用可能にするデータ仕様です。 データを同じ形式に統合することで、学習者、管理者、その他の利害関係者のためのクロスプラットフォーム分析が一元化されます。

xAPIデータは、標準化されたactor-verb-objectデータ形式(例えば、Stacey completed course X)を使用して収集されます。 この相互運用可能なデータ構造により、L&Dの専門家は、活動、行動、学習、またはパフォーマンスのデータがリアルタイムで作成されるツールやテクノロジ間で情報を活性化できます。xAPIはきめ細かで高解像度のデータ収集を中心に設計されているため、xAPIデータは学習者のやりとりのパターンに関して詳細な洞察と透明性を提供します。

たとえば、ほとんどの学習管理システムではコースの完了を単一のデータポイントとして記録していますが、コースの完了は実際には多くの、より粒度の高いアクションの集大成であることがわかります。 xAPIを使用すると、L&Dの専門家はこれらの個々のやりとりをすべてリアルタイムで把握させることができます。これにより、L&Dの機能は学習者にとってどれほど魅力的で有益な体験かを確認できます。

xAPIデータは、学習、トレーニング、およびコンプライアンスに関連する従業員の活動に関する中央記録システムとして機能する、学習記録ストアに保存されます。 さらに、すべてのxAPIデータは標準のアクター動詞オブジェクト形式であるため、営業、人事、または他の部署からのパフォーマンスデータもxAPI形式に変換して統一することができ、測定可能で追跡可能なビジネスの他の部分に対する学習およびトレーニングに影響を与えます。

<原文:https://www.td.org/magazines/td-magazine/modernization-through-digital-transformation>

デジタルトランスフォーメーションを見越した人材開発のニーズアンケート調査ご協力のお願い

2019年02月19日 20:23

当社代表の中原孝子が研究会のリードを務めるATDインターナショナルネットワークジャパンのHPI(Human Performance Improvement)委員会では、今年度(2018年度)表題を研究テーマに、皆さまにアンケート調査協力をお願いしております。ご協力いただいた方には、結果の共有と7月に予定されております発表会への優先ご招待をさせていただきます。

 ご興味のある方は、下記URLよりアンケート回答をお願い申し上げます。
  https://goo.gl/forms/eaefsEDCaYJ4hHbh1 



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