В чем отличия стандартов e-learning?

Повальное увлечение аналитикой и огромный спрос на неё обусловлен функцией прогнозирования. Что можно понять на основании данных, полученных в ходе обучения сотрудника?

По тому, как Петр Иванов ведет себя в процессе изучения курса можно спрогнозировать, каких результатов можно от него ожидать и не уволится ли он спустя месяц. Но прежде, чем рассказать, с помощью какого инструмента проанализировать поведение, свойственное нашему Петру при прохождении курса, копнем глубже и начнем с истоков.

Функционирование e-learning возможно по двум сценариям:

1. СДО, наполненная электронными курсами
2. Электронные курсы + глубокая аналитика L&D процессов

В первом случае уместно говорить о SCORM, во втором — о TinCan API.

В 1999 г. в департаменте науки и техники при правительстве США задумались над созданием единого формата электронных курсов, который работал бы на любой платформе дистанционного обучения, «проигрывался» бы на любом «устройстве».

Так был создан SCORM (Sharable Content Object Reference Model). По сути, это свод технических рекомендаций, в котором описано, как сделать курс, который «воспроизведется» на любой платформе. С начала 2000-х он стал завоевывать рынок, планомерно становясь основным мировым сборником спецификаций и стандартов e-learning.

Ввиду того, что фундамент SCORM закладывался в конце 90-ых, к концу 2000-х стало очевидно, что стандарт явно устарел и не соответствует требованиям рынка — он просто не успевает за ним меняться.

Было принято решение создать новый стандарт, который соответствовал бы требованиям времени.

Так на свет появился TinCan API. Tin Can в переводе на русский — «консервная банка». Разработчики проекта активно взаимодействовали с e-learning-экспертами, чтобы сделать стандарт максимально полезным. Это общение создатели сравнивали с разговорами по детскому телефону из консервных банок — Tin Can. Официальное название стандарта другое — xAPI.

1. «Консервная банка» надежнее. Поскольку Tin Can API был разработан совсем недавно, он менее подвержен ошибкам и взлому со стороны злоумышленников, желающих «подкрутить» себе баллы за экзамен.

2. Учись оффлайн! Да-да, запустить курс можно не имея доступа к интернету. Кроме этого, TinCan API работает в играх и VR. А если говорить об аналитике, то собрать данные он может, в том числе и по очным мероприятиям.

3. Big Data forever! Аналитика — то, ради чего точно стоить переходить на TinCan API. На каком этапе у сотрудника возникли трудности, какие подсказки и в каком количестве он запросил. Учтен буквально каждый шаг!

4. TinCan API не стоит на месте. Выбор TinCan API позволит вам извлечь выгоду из развития новых технологий, он будет продолжать совершенствоваться по мере требований времени и рынка.

5. Нет привязки к LMS. Курс в формате TinCan API вы можете разместить даже на корпоративном сайте. Да, курс сможет функционировать как самостоятельный элемент, однако возможности аналитики в данном случае будут ограничены. Для восполнения утраты вам понадобится отдельный инструмент — LRS — это хранилище, где консолидируется информация о том, на каком этапе изучения курса находится тот или иной сотрудник.

Современные создатели электронных курсов, главным образом, зарубежные в настоящий момент активно осуществляют миграцию. Говоря о российском рынке, на аналитике обучения специализируется наш продукт — «Курсометр».

Среди множества преимуществ TinCan API хотим сделать акцент именно возможности глубокой аналитики.

1. С помощью предиктивной аналитики можно прогнозировать процессы и принимать решения на основании больших данных. С помощью отчетов можно изучить поведение сотрудников в обучающем курсе и выстроить прогноз о его поведении в компании. Так, появляется возможность успешно предсказать, кто из сотрудников станет лучшим, а кто уволится.

2. Если вы столкнулись с тем, что дистанционное обучение не оправдывает ожиданий, а именно:

• Сотрудники на отлично проходят тестирование, но на практике затрудняются применить полученные знания или совершают грубые ошибки
• ROI обучения оставляет желать лучшего
• Вы не получаете желаемый уровень мотивации персонала, текучесть не снижается или даже растет
• Электронный курс не вовлекает

Во всех вышеперечисленных случаях аналитика электронных курсов дает возможность оценить качество учебного контента и степень заинтересованности в обучении.

В этой связи переход на TinCan гарантирует следующие преимущества:

• Вы сможете отследить состояние L&D процессов, где бы вы ни находились
• Забудете о «простынях» электронных таблиц: вся аналитика в один клик в формате дашборда
• От слов к цифрам: вы докажете эффективность своих L&D программ
• Начнете принимать решения, основываясь не на интуиции, а на реальных данных