IA e Digital Learning: come i Big Data stanno rivoluzionando il mondo

di Agostino Marengo

| I Big Data sono un’enorme raccolta di dati che possono essere analizzati, rielaborati e utilizzati in diversi settori.

Nell'ambito del Digital Learning, le piattaforme forniscono in automatico un’enorme quantità di dati e, in tal caso, i Big Data riguardano soprattutto le statistiche sugli utenti, i loro comportamenti rispetto allo svolgimento di un corso, i risultati dei test e dei serious game o, più in generale, il loro approccio alla formazione.

I dati ottenuti dalle abitudini degli utenti possono essere utilizzati per migliorare i corsi stessi dai quali sono state estratte le informazioni e avere contezza delle esigenze dei fruitori finali, incidendo di molto sulla crescita aziendale. L’analisi dei Big Data, dunque, dovrebbe essere un’operazione quotidiana, in quanto consente moltissimi studi su casi specifici grazie al costante e massiccio volume di dati che gli utenti forniscono indirettamente durante lo svolgimento dei corsi digitali.

A questo punto bisogna capire quali dati sono realmente utili, come vanno utilizzati e perché possono migliorare l’offerta formativa, la produttività e il ritorno di investimento. 

Quali dati

Di che tipologia di dati stiamo parlando?

Tutti possono essere "produttori" di dati: formatori, HR, utenti finali, finanche i fornitori stessi di servizi di Digital Learning. Ognuno di questi attori all’interno della produzione, dell’erogazione e della fruizione della formazione digitale, produce molteplici informazioni. L’efficacia dei corsi erogati, per esempio, può essere analizzata sugli errori che si commettono durante lo svolgimento, quanto tempo si trascorre su un corso, quali sono le statistiche di abbandono di un corso. Allo stesso modo, da parte di chi è produttore e fornitore del corso, un dato importante può essere per esempio quello sulla qualità del controllo e del monitoraggio degli utenti e sulla frequenza di aggiornamento dei corsi. 

Come utilizzarli

Ma com’è possibile orientarsi nella giungla dei dati prodotti?

Di sicuro chi si occupa dell’analisi dei Big Data deve razionalizzare e raffinare la sua ricerca, trovando pertinenze, errori ricorrenti, singole attività da migliorare. Questo tipo di attività lo si può fare in tempo reale, apportando modifiche estemporanee e verificando i nuovi dati che il corso produrrà, rispetto all’aggiornamento inserito. Un altro metodo per analizzare i dati e ricavarne un risultato concreto è quello del confronto; per fare un esempio, lo stesso corso in Digital Learning erogato a due target differenti e/o in due momenti differenti, produrrà dati che possono essere comparati e che incideranno sui successivi miglioramenti dell’offerta formativa. 

Perché?

| La conoscenza dei dati è la chiave per l’efficacia di un progetto formativo

Infatti, avere una profilazione degli utenti sulla base dei comportamenti osservati nel contesto digitale, dà una percezione più chiara del target al quale ci rivolgiamo ma, soprattutto, di cosa necessita per formarsi al meglio, evitando incresciose situazioni di mancanza di appeal nei confronti della formazione.

La conoscenza delle preferenze degli utenti eviterà gli sprechi futuri, dando la possibilità ai team di L&D di progettare eventi ad hoc, evitando, nel contempo, inutili sprechi di tempo e budget. Solo analizzando e razionalizzando i dati otterremo un risultato decisivo nelle strategie di implementazione del Digital Learning.

L’analisi e l’utilizzo dei Big Data, dunque, sono la svolta decisiva per lo sviluppo, l’erogazione e il miglioramento dei corsi formativi in azienda.